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āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
3 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Full Stack, Javascript, Sass
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Maintain ownership and responsibility of mission critical systems.
- Guide one or more Agile teams to success.
- Get involved with full stack, server, and mobile app engineering and guide server, client, and infrastructure technical staff to the best solutions.
- Directly manage between 5 and 10 technology professionals and be responsible for their performance at the company.
- At least 3 years of experience managing engineering teams of 3 people and more, 5+ years of experience in software engineering.
- Proficient with web client-side technologies (React, Redux. state management, javascript, SASS, Performance optimization).
- Proficient in one or more mobile platforms (iOS, Android, Web).
- Extremely proficient in at least one programming language (JavaScript, Java, Kotlin, Scala, C#).
- Knowledge in scale, microservices and clean architecture.
- Extremely proficient in modern mobile and server coding and design practices, e.g., SOLID principals and TDD.
- Excellent people management and communication skills.
- B.S. in Computer Science or quantitative field; M.S. preferred.
- Deep experience in multiple platforms including Web, iOS, Android and API services.
- Have managed teams and been a key player at an Internet company that is at scale with large numbers of users and transactions per second.
- Have experience managing in a data driven company with experience analyzing and working with Big Data.
- Created new teams and greenfield projects solving large system problems.
- Previously worked with VP or Senior leadership at a large company.
- Worked on global projects serving world markets with distributed data centers and localization of the front end and data.
- Equal Opportunity Employer.
- At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person's merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.
- We will keep your application on file so that we can consider you for future vacancies and you can always ask to have your details removed from the file. For more details please read our privacy policy.
- To all recruitment agencies: Agoda does not accept third party resumes. Please do not send resumes to our jobs alias, Agoda employees or any other organization location. Agoda is not responsible for any fees related to unsolicited resumes.
āļāļąāļāļĐāļ°:
Risk Management, Accounting, SAS
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĢāļāļāļāđāļĒāļāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļ āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļ āļēāļāļāļĨāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļēāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļēāļĄāļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āđāļĨāļ°āļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāļāļĢāļāļāļāđāļĒāļāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ (āļĢāļ°āļāļļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ āļāļ§āļāļāļļāļĄ āļāļīāļāļāļēāļĄ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ) āļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āđāļŦāđāļāļ§āļēāđāļŦāđāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļŦāđāļāļāļāđāļēāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāđāļĒāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļĢāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļāļđāđāļĨāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢ Risk Monitoring āļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢ Alert āļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ.
- āļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļ āļēāļāļāļĨāđāļāļ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļ°āļŦāđ āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļāļēāļāļēāļĢ (Banking Book) āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļ āļēāļāļāļĨāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļŠāļāļāļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļģāļŦāļāļāđāļāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļąāļāļāļēāļĢ / āļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļāļ§āļāļāļļāļĄ āđāļĨāļ°āļāļđāđāļĨāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļāļēāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļ āļēāļāļāļĨāđāļāļāđāļŦāđāļāļĒāļđāđāļ āļēāļĒāđāļāđāđāļāļāļēāļ āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļāļēāļāļēāļĢāļĒāļāļĄāļĢāļąāļāđāļāđ.
- āļāļąāļāļāļģāļāļąāļāļāļĩāļāđāļāļāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ (Hedge Accounting) āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāđāļē.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāđāļē (Trading Book) āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļŠāļāļāļāđāļ āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļģāļŦāļāļāđāļāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļŦāļāļ āđāļāļ§āļāļēāļāļāļąāļāļāļēāļĢ / āļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļāļ§āļāļāļļāļĄ āđāļĨāļ°āļāļđāđāļĨāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāđāļŦāđāļāļĒāļđāđāļ āļēāļĒāđāļāđāđāļāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļāļēāļāļēāļĢāļĒāļāļĄāļĢāļąāļāđāļāđ.
- āđāļŦāđāļāļģāđāļāļ°āļāļģ āđāļĨāļ°āļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļāļāļāđāļŦāļĄāđ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļđāļāđāļāļ āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāļāļĩāđāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļŠāļāļāļāđāļāļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļđāđāļĨāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļāļāļŦāđāļāļāļāđāļēāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē.
- āđāļŦāđāļāļģāđāļāļ°āļāļģ āđāļĨāļ°āļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļŦāđāļāļāļāđāļēāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļāļāļāđāļŦāļĄāđ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāđāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļļāļāļ āļēāļāđāļāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļđāđāļŠāļąāļāļāļē (Credit Valuation Adjustment: CVA) āļāļąāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļ Pre-deal CVA āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢ Pricing āļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļļāļāļąāļāļāđ āđāļĨāļ° Accounting CVA āļāļēāļĄāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļģāļŠāđāļāļāđāļēāļĒāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĩ.
- āļāļģāļāļ§āļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļēāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāđāļāļāļāļāļļāļĨ (Credit Equivalent Amount-CEA) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄ Derivatives āđāļĨāļ°āļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄ Repurchase Agreement āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāđāļāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļđāđāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļāļąāļāļĨāļđāļāļŦāļāļĩāđāļĢāļēāļĒāđāļŦāļāđ (Single Lending Limit).
- āļāļēāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļ.
- āļāļģāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ Administrator āđāļĨāļ° Setup Parameter āļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāđāļāļĒ āļāđāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļ āđāļāđāļ KRM, āļĢāļ°āļāļāļŦāđāļāļāļāđāļēāđāļāļīāļ, Reuters āđāļĨāļ° Bloomberg āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļđāđāđāļāđāđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ IT āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļļāļāļāđāļēāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĨāļāļāļāļāļāļēāļĢ āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ āđāļāđāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļ.
- āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļāļĢāļ°āļāļāļĒāļāļ āđāļĨāļ°āđāļāđāđāļ/āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ Market Data āđāļŦāđāļāļđāļāļāđāļāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ.
- āļāļēāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāđāļāļĄāļđāļĨ.
- āļĻāļķāļāļĐāļēāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢ Data āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļģ Data Specification āđāļāđāļ Position Data āđāļĨāļ° Market Data āđāļāđāļāļāđāļ āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļ āļāļ§āļģāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļ āļēāļ āļāļĨāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļđāđāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļ.
- āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļ/āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļĢāļ°āļāļāļĒāļāļ āđāļĨāļ°āđāļāđāđāļ/āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ Position Data āđāļŦāđāļāļđāļāļāđāļāļāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļē (Pricing) āļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļāļāļŦāđāļāļāļāđāļē āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļēāļĄāļĢāļēāļāļēāļāļĨāļēāļ (Mark to Market) āđāļĨāļ°āļāļēāļĄāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ (Mark to Model) āļāļāļāļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļŠāļąāļāļāļē Credit Support Annex (CSA) āđāļāđāļ āļāļāļāļ§āļāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļĨ Mark to Market āļāļāļāļāļđāđāļŠāļąāļāļāļē āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļŠāļēāļāļēāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĩ āļŠāļēāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļŠāļēāļāļēāļŠāļāļīāļāļī āļŠāļēāļāļēāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļŠāļēāļāļēāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļāļāļĢāļđāđāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļāļ āļĢāļ°āđāļāļĩāļĒāļ āļāđāļĒāļāļēāļĒ āļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļāļŠāļēāļāļĨ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļĨāļēāļāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļēāļāļāļļāļ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāđāļāđāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ R, SAS, SQL, MS āđāļāļīāļāļĨāļķāļ āđāļĨāļ° Python āđāļāđāļāļāđāļ..
- āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ ".
āļāļąāļāļĐāļ°:
SQL, Python, SAS, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Operating and support internal audit strategies in IT and Engineering process.
- Due to professional internal audit standards for work with corporate stakeholders (auditee).
- Gather information and analyze data related to audit plan using any techniques.
- Analyze data, risks, and sufficiency of the internal control system in the organization s operations.
- Data investigation and monitoring.
- Presenting and writing the summary issue in the report and the data visualization.
- Bachelor or higher in Computer Engineering / Computer Science / IT or any related field.
- Experience at least 2 years in Data Analytics, Information Security, IT Auditor related field.
- Good understanding of data management such as data governance, data analytics, data security, etc.
- Good developing of SQL command, Python, Visual C+, and programming techniques.
- Experience in data visualization tools such as PowerBI, SAS Viya, Tableau etc.
- Skill of project management or team leader.
- Professional certificate of CISA (Certified Information Systems Auditor) or related certificates are advantage.
- Good command in English and Computer literacy.
āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
3 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
Risk Management, SAS, SQL, Data Analysis, Finance, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĢāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļāļĩāđāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļīāļāļāļāļĩāļāļēāļĄāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āđāļĨāļ° āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŠāļāļāļāļāļāļāļļāļĄāļąāļāļīāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāđāļāļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļ.
- āļāļąāļāļāļģāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļāļļāļĄāļąāļāļīāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĢāļēāļāļēāļĢāđāļāļīāļ NPLs.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ(Credit Risk)āđāļāļĄāļīāļāļīāļāđāļēāļāđ āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļēāļĢāļāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ āđāļĨāļ°āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļ·āđāļāđ ...
- āļāļēāļāļāļģāļāļēāļāļāļāļļāļĄāļąāļāļī (Delegation Authority).
- āļāļģāļŦāļāļāļāļģāļāļēāļāļāļāļļāļĄāļąāļāļīāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļāļĩāđ āđāļĨāļ°āļāļāļāļ§āļāļāļģāļāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđ āļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļāļĨāđāļāļāļāļąāļ§āđāļāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļ.
- āļāļđāđāļĨāđāļĨāļ°āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĄāļāļĢāļāļāļāļģāļāļēāļāļāļāļļāļĄāļąāļāļīāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļāļĩāđ āđāļĨāļ°āļāļļāļĢāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđ āļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļāļđāļāļāđāļāļ.
- āļāļāļāļāđāļāļŦāļēāļĢāļ·āļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļāļđāļāļāđāļāļ.
- āļāļēāļ Retail Credit Risk Portfolio Management.
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļ Retail Credit Risk Portfolio Management āļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļąāđāļāđāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļāļāļāļąāļ§āļāļĩāđāļ§āļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāđ āļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļģāļŦāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģ Strategic Planning āđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāđāļāđāļĢāļ·āđāļāļ Credit Loss and Profitability āđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļāļēāļĄāđāļāļāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļ.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļ Risk & Return āđāļāļĄāļīāļāļīāļāđāļēāļāđ āđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ.
- āļāļąāļāļāļģāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĄāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļāļāļēāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāđāļāļĒ āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāļāļāļāđāļĨāļ°āļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āđāļĨāļ° āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļ āļēāļĒāđāļāļŠāļēāļĒāļāļēāļāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļ.
- āļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĩ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļŠāļāļīāļāļī MIS
- āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ āļāđāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ Portfolio āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒ 3 āļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļļāļāļ āļēāļāļāļāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļēāļĒāļĒāđāļāļĒ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļēāļĒāļĒāđāļāļĒ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļŠāļāļāđāļĨāļ°āļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāđāļāđāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ SAS, SQL, MS āđāļāļīāļāļĨāļķāļ āđāļĨāļ° Python āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ".
āļāļąāļāļĐāļ°:
Risk Management, SAS, SQL, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāļąāļāļāļģāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāđāļāļĢ āđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļāļāđāļāļĢāļāļĩāđāļāļēāļāļĄāļĩāļāļĨāļāđāļāļāļēāļāļ°āļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāļĩāđāļāļēāļāļŠāđāļāļāļĨāļāđāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļāļ°āļāļīāļāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļĢāļĨāļļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļąāļāļāļģāļāļĢāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļāļāđāļāļĢāļāļĩāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđ COSO āđāļĨāļ° Basel āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāđāļāļāļģāļŦāļāļ Risk Appetite āđāļĨāļ° Risk Tolerance.
- āļāļąāļāļāļģ Portfolio view of risk āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāđāļāđāļāļ§āļāļēāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļĢāļĢāļĨāļļāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļīāļāļĒāļļāļāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļąāļĒāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļĄāļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāļĨāļāļāđāļāļāļāđāļēāļāđ.
- āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāđāļĨāļ°āļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļŠāļāļāļāđāļ āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļ āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ āđāļāļ·āđāļāļāļāļāļ§āļāđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ āđāļĨāļ°āļŦāļĢāļ·āļ āđāļāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļīāļāļāļēāļĄāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĨāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄāļĢāļ°āļāļąāļāļāļāļāđāļāļĢāļāđāļ āļāļđāđāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āđāļĨāļ° āļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢ āļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļēāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļĄāđāļāļ§āļāļēāļ Basel.
- āļāļąāļāļāļģāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļĄāđāļāļ§āļāļēāļ Basel.
- āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļąāļāļāļđāđāļĨāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāļēāļĄāđāļāļ§āļāļēāļ Baselāđāļāđāđāļāđ āļāļēāļĢāļāļģāļĢāļāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāļąāđāļāļāđāļģ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāļĒāļāļāļāļāļāļāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļ (Internal Capital Adequacy Assessment Process: ICAAP) āļāļąāđāļāđāļāļ āļēāļ§āļ°āļāļāļāļīāđāļĨāļ°āļ āļēāļ§āļ°āļ§āļīāļāļĪāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļāļģāļĢāļāđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļĨāļļāđāļĄāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ.
- āļāļāļŠāļāļāļ āļēāļ§āļ°āļ§āļīāļāļĪāļ (Stress Test) āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāļĒāļŦāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļĄāļąāđāļāļāļāļāļāļāļāļēāļāļ°āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļĢāđāļāļāđāļēāļāļāđāļēāļ āđ āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļēāļāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāđ.
- āļāļĢāļ°āļŠāļēāļāļāļēāļāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ Front Office āđāļāļ·āđāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļąāļāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļĨāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļ āļēāļ§āļ°āļ§āļīāļāļĪāļ (Stress Test) āļĨāļđāļāļāđāļēāļĢāļēāļĒāļāļļāļāļāļĨ.
- āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļāļĢāđāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ āļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļĒāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāđāļāļĢāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļŦāđāļāļĒāļđāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāđāļāļāļēāļāļēāļĢāļĒāļāļĄāļĢāļąāļāđāļāđ.
- āļāļąāļāļāļģ Sector Limit āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļļāļāļāļąāļ§āļāđāļēāļāđāļāļĢāļāļīāļ (Credit Concentration Risk).
- āļāļģāļŦāļāļāļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĄāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļ IFRS9 āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļāļąāļ Stage āļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļ Expected Credit Loss (ECL) āđāļĨāļ° Management Overlay āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļĩ āđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļŠāļāļīāļāļī MIS āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ
- āļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļĒāļĢāļ§āļĄ āļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļāļāļĢāļđāđāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāļāļīāļāļāļēāļĄ āļāļ§āļāļāļļāļĄ āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāđāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩ.
- āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ SAS, SQL, MS āđāļāļīāļāļĨāļķāļ āđāļĨāļ° Python āđāļāđāļāļāđāļ.
- āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ .
āļāļąāļāļĐāļ°:
Statistics, Data Analysis, SAS, English
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- Search: Experiment with text ads, bidding, and campaign structures on Google, Bing, Baidu, Naver, and other search engines. Adapt to new product features and roll out changes from successful tests.
- Display: Test, analyze, and optimize campaigns on Facebook, Twitter, Instagram, and others.
- Modeling: Analyze the vast amounts of data generated by experiments, develop models we can use for optimization, and build dashboards for account managers.
- Bachelor's Degree or higher from top university in a quantitative subject (computer science, mathematics, engineering, statistics or science).
- Ability to communicate fluently in English.
- Exposure to one or more data analysis packages or databases, e.g., SAS, R, SPSS, Python, VBA, SQL, Tableau.
- Good numerical reasoning skills.
- Proficiency in Excel.
- Intellectual curiosity and analytical skills.
- Experience in digital marketing.
- Academic research experience.
- STRA#ANLS#MRKT#3#LI-TR2.
- Experience in R studio, data modeling, hypothesis testing is a plus.
- Equal Opportunity Employer.
- At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person's merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.
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āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđ:
2 āļāļĩāļāļķāđāļāđāļ
āļāļąāļāļĐāļ°:
SAS, UNIX, Linux
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļ:
āļāļēāļāļāļĢāļ°āļāļģ
āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
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- Provide technical leadership and ownership from project kick off through UAT and go-live for hosted and remotely managed customer projects.
- Provide post go-live project consultation for major changes (upgrades, migrations, etc.) and to help identify and resolve complex problems caused by repetitive incidents.
- Ensure that all current and future technical project requirements (tasks, changes, deliverables, etc.) have a clearly defined scope and can be progressed by the respons ...
- Enhance operational requirements to improve system stability, monitoring awareness and decrease operational burden to ensure a positive customer experience.
- Facilitate actions as a SAS Administrator as required for tasks or issues with high complexity, increased urgency, or the potential for reduced effort or cost.
- Engage with key client counterparts as technical solution / subject matter expert on SAS Cloud.
- Articulate an innovative SAS Cloud technical approach / solution based on your understanding of client s business and technical needs.
- Ensure SAS Cloud standards and best practices are adhered to and validated.
- Provide knowledge transfer for larger team related to their customer engagements and/or key technology areas.
- Deliver excellent customer service using a customer first and continuous improvement mindset.
- Use IT Service Management best practices for change, incident, and problem management to meet and support Service Level Agreement requirements SAS Cloud customers.
- Create and maintain service documentation including runbooks, knowledge base articles, and wiki content.
- Configure, manage, monitor, and debug mid-tier software.
- Manage, monitor, and maintain container-based applications deployed in cloud container services.
- Develop tools and software to manage SAS and third-party software.
- Diagnose, document, report, and resolve system problems.
- Work directly with external customers and interface with other support teams and vendors.
- Deliver excellent customer service using a customer first and continuous improvement mindset.
- Additional responsibilities may include: Provide service leadership for local teams by managing service queues and assigning tickets based on SAS Cloud procedures.
- Serve as technical escalation support other team members.
- Contribute to overall service quality by identifying or leading efforts that reduce time, reduce toil, and/or improve the customer experience with SAS Cloud services.
- Essential Requirements: Bachelor's degree in a quantitative field, such as Computer Science, Information Technology, or related field.
- 5+ years of technical experience including: 2+ years of experience of software administration or support.
- 2+ years of experience in systems support, user support, customer support, consulting, or training for enterprise class software and/or hardware.
- 2+ years of experience with UNIX or Linux supporting enterprise class applications.
- Preferences: Familiarity with cloud-based platforms like MS Azure, AWS, GCP, or OpenShift.
- Experience with containers, container based applications, and/or container orchestration tools.
- Experience with Python, Ansible, or Kubernetes.
- Scripting experience (bash, powershell, etc).
- Installing and using SAS software and solutions.
- Programming in SAS.
- Deploying and managing JavaEE web application.
- Java or Web development experience.
- Ability to travel up to 10% of the time.
- SAS only sends emails from verified sas.com email addresses and never asks for sensitive, personal information or money. If you have any doubts about the authenticity of any type of communication from, or on behalf of SAS, please contact [email protected]. SASCLOUD
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Business Development, Product Development, Project Management
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- Business Development: Build relationships and leverage partners to drive supply coverage and quality via commercial and technical innovation.
- Scoping: Build business cases for product development based on identified supply partnership opportunities.
- Project Delivery: Execute supply connectivity strategy leveraging internal and external resources.
- Experimentation: Test any technical or strategic changes through data driven experimentation.
- Minimum 5 years' experience working in sales, account management, project management or consulting roles.
- Analytical and proven track record in using data to prepare decision making and drive strategy and make decisions.
- Experience with one or more data analysis packages or databases, e.g., SAS, R, SPSS, Python, VBA, SQL, tableau.
- Ability to work and prioritize under pressure in a competitive industry/rapidly changing environment.
- Experience in building strong cross-functional relationships with stakeholders within the company.
- Excellent communication & presentation skills, up to C-level.
- Experience in the travel or OTA industry.
- Understanding of APIs and xml connections.
- We offer.
- Wholistic ownership and responsibility for your portfolio and scope.
- Visibility to C level / senior leadership, as you will work with external partners as well as internal (product, marketing, partner support, finance, legal).
- Access to Agoda leading edge supply & data technology.
- Mentorship + various opportunities for advancement throughout the business.
- Equal Opportunity Employer.
- At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person's merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.
- We will keep your application on file so that we can consider you for future vacancies and you can always ask to have your details removed from the file. For more details please read our privacy policy.
- To all recruitment agencies: Agoda does not accept third party resumes. Please do not send resumes to our jobs alias, Agoda employees or any other organization location. Agoda is not responsible for any fees related to unsolicited resumes.
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Data Analysis, Automation, Python
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- Work with stakeholders throughout the organization to understand data needs, identify issues or opportunities for leveraging company data to propose solutions for support decision making to drive business solutions.
- Adopting new technology, techniques, and methods such as machine learning or statistical techniques to produce new solutions to problems.
- Conducts advanced data analysis and create the appropriate algorithm to solve analytics problems.
- Improve scalability, stability, accuracy, speed, and efficiency of existing data model.
- Collaborate with internal team and partner to scale up development to production.
- Maintain and fine tune existing analytic model in order to ensure model accuracy.
- Support the enhancement and accuracy of predictive automation capabilities based on valuable internal and external data and on established objectives for Machine Learning competencies.
- Apply algorithms to generate accurate predictions and resolve dataset issues as they arise.
- Be Project manager for Data project and manager project scope, timeline, and budget.
- Manage relationships with stakeholders and coordinate work between different parties as well as providing regular update.
- Control / manage / govern Level 2 support, identify, fix and configuration related problems.
- Keep maintaining/up to date of data modelling and training model etc.
- Run through Data flow diagram for model development.
- EDUCATION.
- Bachelor's degree or higher in computer science, statistics, or operations research or related technical discipline.
- EXPERIENCE.
- At least 5 years experience in a statistical and/or data science role optimization, data visualization, pattern recognition, cluster analysis and segmentation analysis, Expertise in advanced Analytica l techniques such as descriptive statistical modelling and algorithms, machine learning algorithms, optimization, data visualization, pattern recognition, cluster analysis and segmentation analysis.
- Expertise in advanced analytical techniques such as descriptive statistical modelling and algorithms, machine learning algorithms, optimization, data visualization, pattern recognition, cluster analysis and segmentation analysis.
- Experience using analytical tools and languages such as Python, R, SAS, Java, C, C++, C#, Matlab, SPSS IBM, Tableau, Qlikview, Rapid Miner, Apache, Pig, Spotfire, Micro S, SAP HANA, Oracle, or SOL-like languages.
- Experience working with large data sets, simulation/optimization and distributed computing tools (e.g., Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark).
- Experience developing and deploying machine learning model in production environment.
- Knowledge in oil and gas business processes is preferrable.
- OTHER REQUIREMENTS.
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Statistics, Excel, Data Analysis, English
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- Search: Experiment with text ads, bidding, and campaign structures on Google, Bing, Baidu, Naver, and other search engines. Adapt to new product features and roll out changes from successful tests.
- Display: Test, analyze, and optimize campaigns on Facebook, Twitter, Instagram, and others.
- Modeling: Analyze the vast amounts of data generated by experiments, develop models we can use for optimization, and build dashboards for account managers.
- Bachelor's Degree or higher from top university in a quantitative subject (computer science, mathematics, engineering, statistics or science).
- Ability to communicate fluently in English.
- Good numerical reasoning skills.
- Proficiency in Excel.
- Intellectual curiosity.
- Exposure to one or more data analysis packages or databases, e.g., SAS, R, SPSS, Python, VBA, SQL.
- Experience in digital marketing.
- Academic research experience.
- Equal Opportunity Employer.
- At Agoda, we pride ourselves on being a company represented by people of all different backgrounds and orientations. We prioritize attracting diverse talent and cultivating an inclusive environment that encourages collaboration and innovation. Employment at Agoda is based solely on a person's merit and qualifications. We are committed to providing equal employment opportunity regardless of sex, age, race, color, national origin, religion, marital status, pregnancy, sexual orientation, gender identity, disability, citizenship, veteran or military status, and other legally protected characteristics.
- We will keep your application on file so that we can consider you for future vacancies and you can always ask to have your details removed from the file. For more details please read our privacy policy.
- To all recruitment agencies: Agoda does not accept third party resumes. Please do not send resumes to our jobs alias, Agoda employees or any other organization location. Agoda is not responsible for any fees related to unsolicited resumes.
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āļāļąāļāļĐāļ°:
Research, Statistics, Finance, English
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- Develop, maintain, and calibrate existing quantitative risk models, including provisioning models and credit scoring tailored to various portfolio types and financial institutions.
- Perform both conceptual and quantitative reviews of models, including validation, using programming scripts or automated tools.
- Provide business insights on post-model adjustments, such as management overlays.
- Research risk management topics and stay updated on recent industry developments.
- Prepare comprehensive model documentation, reports, or presentations to communicate methodologies and results to clients.
- Effectively convey observations, results, thoughts, and initiatives to client stakeholders in both Thai and English through proficient presentation during virtual and in-person meetings as needed.
- Propose innovative ideas to enhance team efficiency and effectiveness.
- Collaborate with colleagues and clients across multiple countries, primarily within Southeast Asia.
- Support partners and directors in preparing client proposals under tight deadlines.
- Mentor and onboard junior staff, ensuring the delivery of high-quality work.
- You will be expected to communicate closely with senior management and client personnel; assist in proposal development; mentor and develop junior team members; and maintain up-to-date knowledge of financial risk management methodologies, current corporate governance and regulatory developments/requirements, both locally and internationally
- Your role as a leader:At Deloitte, we believe in the importance of empowering our people to be leaders at all levels. We connect our purpose and shared values to identify issues as well as to make an impact that matters to our clients, people and the communities. Additionally, Senior Associates / Senior Consultants / Assistant Managers across our Firm are expected to:Actively seek out developmental opportunities for growth, act as strong brand ambassadors for the firm as well as share their knowledge and experience with others.
- Respect the needs of their colleagues and build up cooperative relationships.
- Understand the goals of our internal and external stakeholder to set personal priorities as well as align their teams work to achieve the objectives.
- Constantly challenge themselves, collaborate with others to deliver on tasks and take accountability for the results.
- Build productive relationships and communicate effectively in order to positively influence teams and other stakeholders.
- Offer insights based on a solid understanding of what makes Deloitte successful.
- Project integrity and confidence while motivating others through team collaboration as well as recognising individual strengths, differences, and contributions.
- Understand disruptive trends and promote potential opportunities for improvement.
- You are someone with:A degree, preferably in technical engineering, statistics, economics, mathematics, finance, accountancy, or a related field.
- Possess a minimum of 5 years of relevant work experience. A background in banking or financial institutions is preferred, but this can be supplemented with significant knowledge of the financial markets and banking industry.
- Strong knowledge of risk management, with a focus on one of the risk domains namely credit risk, market risk, operational risk and climate risk preferred.
- Ability to work independently and collaboratively with a diverse range of staff on qualitative and quantitative risk management in multitasking and cross-country settings.
- Proficient in data analytics or statistical analysis tools (i.e., Python and SAS), with advanced Excel skills.
- Experience in mentoring and coaching at least 2-3 junior team members.
- Proficient in business-level English, with the ability to communicate ideas and prepare professional client presentations.
- Due to volume of applications, we regret only shortlisted candidates will be notified.
- Please note that Deloitte will never reach out to you directly via messaging platforms to offer you employment opportunities or request for money or your personal information. Kindly apply for roles that you are interested in via this official Deloitte website.Requisition ID: 105622In Thailand, the services are provided by Deloitte Touche Tohmatsu Jaiyos Co., Ltd. and other related entities in Thailand ("Deloitte in Thailand"), which are affiliates of Deloitte Southeast Asia Ltd. Deloitte Southeast Asia Ltd is a member firm of Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Deloitte in Thailand, which is within the Deloitte Network, is the entity that is providing this Website.
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Statistics, SQL, Excel
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- Interpret data, analyze results that using statistical techniques and provide ongoing reports.
- Develop and implement database, data collection systems, data analytics and other strategies that optimize statistical efficiency and quality.
- Acquire data from primary or secondary data sources and maintain databases/data systems.
- Create presentations and reports based on recommendations and findings by using graphs, infographics, and other methods to visualize data.
- Qualifications Bachelor s degree or higher in Business Analytics, Computer Science, Engineering, Statistics, or related fields.
- Proven professional experience in retail banking, consumer products, or related banking functions as a Data Analyst or Business Analyst.
- Strong knowledge and experience in SQL, Excel, Power BI, Tableau, QlikView, Business Objects, Python, R, SAS, or other business intelligence tools.
- Strong analytical skills with the ability to collect, organize, analyze, and disseminate significant amounts of information with attention to detail and accuracy.
- Adept at queries, report writing and presenting findings.
- Interested candidate, please submit your CV to [email protected] We're committed to bringing passion and customer focus to the business. If you like wild growth and working with happy, enthusiastic over-achievers, you'll enjoy your career with us.
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Statistics, Research, Finance
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- Engage stakeholders to understand business problems and customize analytic and predictive model solutions to business needs.
- Solve problems using advanced statistical techniques including, but not limited to regression/logic regression, bootstrap, factor analysis, decision tree, clustering & binning, and basket analysis.
- Conduct exploratory data profiling techniques, common summary descriptive statistics, etc.
- Develop and maintain expertise in a wide range of new technologies, methodologies, and techniques facilitating advanced research, decision sciences, and systems engineering.
- Support the design and management of market and product experiments and pilots to test hypotheses or generate test and control observation data.
- Partner with Technology, Product Management, Engineering, Marketing, Sales, and Finance teams to deliver solutions for clients and into the operation.
- Build and lead a team of analysts, while initially serving as an individual contributor.
- Lead projects with moderate complexity.
- Engage internal customers to understand problems and customize analytic and predictive model solutions to business needs.
- Bachelor's or Master's in Mathematics, Science, Statistics or related Technical field; or Equivalent related professional experience (e.g. driving significant and sustained change and performance improvement from data-driven insights).
- Demonstrates statistical competency and requires limited supervision.
- Familiar with SQL, Python, or R, or any other major data analysis programming language.
- Experience working in the fundamentals of big data architecture (streaming events, data lakes, analytics engines) and relational database models.
- Display strong domain knowledge, business acumen, and critical reasoning skills.
- Strong skills in Excel, PowerPoint, and statistical/data processing software packages and programming languages (e.g. SAS, R, SQL, SPSS, etc.).
- Mines data sets using sophisticated analytical techniques to generate insights and inform business decisions.
- Identifies and tests hypotheses, ensuring statistical significance through experimental design and builds predictive models for business application, product development, etc.
- Translates quantitative analyses and findings into accessible visuals for all stakeholders and multiple audiences, and provide clear view into interpreting data.
- Ability to work in and among cross functional teams.
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Java, J2EE, JSP
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- Develop and maintenance of pragmatic high quality software to support business requirement.
- Work with technology team to build a maintainable technology infrastructure including build & testing environment.
- Contribute to designing and building production systems on Client/Server and web application.
- Compose system design documents such as database diagram, user manual.
- Execute Unit Test and System Integration Test.
- Cooperate with other teams to work with their backend systems.
- Bachelor s degree or higher in Computer Engineering, Computer Science, Information Technology, related field.
- At least 0 -5 years experience in system development.
- Can work as a team, must be able to work under extremely high pressure, excellent communications and interpersonal skills.
- Computer Language - web application, C, C#.Net, Java, J2EE, JSP, JavaScript, Java Servlet, Spring, Hibernate, EJB, Strut, Shell Script, PL/SQL, OOP, Android & IOS.
- OS & Database - Oracle, Teradata, Greenplum, Hadoop, Unix, Linux, MySQL, SQL Command/Server, Tunning and Data Stage.
- Reporting Tool - Oracle OBIEE, SAS VA, Tableau, Cognos, Crystal Report.
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āđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ:
āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđ
- āļāđāļēāļĒāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ.
- āļāļēāļāļĢāļ°āļāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ (Loan Origination).
- āđāļāđāļāļĻāļđāļāļĒāđāļāļĨāļēāļāļāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļĢāļ°āļāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ āļĢāļ§āļĄāļāļąāđāļāļāļģāļŦāļāļāļŠāļīāļāļāļīāđāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāđāļāđāļāļēāļāļĢāļ°āļāļ.
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- āđāļŦāđ Requirement IT āļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāđāļēāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļģ āđāļĨāļ°āļāļđāđāļĨ Datamart āđāļŦāđāļĄāļĩāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļ āđāļĨāļ°āļŠāļĄāļāļđāļĢāļāđāļāļĢāđāļāļĄāđāļāđāļāļēāļ āđāļāđāļ āđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē āļāļāļŠāļāļāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļēāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ āđāļĨāļ°āđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ.
- āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļ āļŠāđāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāļ·āđāļ.
- āļāļīāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļļāļāļ āļēāļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļĢāļ§āļĄāļāļąāđāļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļļāļāļ āļēāļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāđāļāļāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļ·āļ.
- āļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļđāđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļŠāļīāļāļāļīāđāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ (āđāļāļāļēāļ°āļĢāļ°āļāļāļāļēāļāđāļĨāļ° Datamart āļāļĩāđāļāđāļēāļĒāļŊ āđāļāđāļ owner).
- āļāļąāļāļāļģāļāļđāđāļĄāļ·āļāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļ (SOP) āđāļĨāļ°āļāļđāđāļĄāļ·āļāļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļ (User Manual) āļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļāļąāļāļāļ āđāļĨāļ°āļāļķāļāļāļāļĢāļĄ āļāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļ āļāđāļēāđāļāđāļāđāļēāļĒ āļŠāļēāļĢāļāļĢāļĢāļ āđāļĨāļ°āļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļ.
- āļāļāļīāļāļąāļāļīāļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāļ·āđāļāđāļāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļĄāļāļāļŦāļĄāļēāļĒ.
- āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ Project Management.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļēāļāđāļŦāļāđ.
- āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāļāđāļ model development āđāļĨāļ° maintenance āđāļāđāđāļāđ āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāđāļĨāļ°āļŠāļāļīāļāļī (Modelling, Statistics) āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļēāļāđāļŦāļāđ (Data Analytics, Big Data) āđāļĨāļ° computer programming (e.g. Data Science) āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļĒāđāļēāļāļāđāļāļĒāļāļĒāđāļēāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļŦāļāļķāđāļ āļāđāļāđāļāļāļĩāđ āđāļāđāļ āđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļēāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ (Credit Risk Modelling, IFRS9, Basel, Credit Rating, Credit Pricing Model) āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŠāļīāļāđāļāļ·āđāļ (Credit Risk Analysis) āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļēāļāļāđāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāļĄāļŦāļ āļēāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨ (MIS, Data Engineering).
- āļĄāļĩāļ§āļļāļāļīāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāļķāđāļāđāļ āļāđāļēāļ Statistics, Econometrics, Data Science, Data Analytics, Computer Science, Computer Engineering, Operational Research, Risk Analytics/Modelling, Mathematical Finance, Financial Engineering, Economics, MIS āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ.
- āļāļąāļāļĐāļ°āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļīāđāļĻāļĐāļāļ·āđāļ āđ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāđāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāļĄāļēāļ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĩāļĄāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĩ.
- āļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāđāļāđāđāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĩ āđāļāđāļ āđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ SAS, SQL, Machine Learning, Deep Learning, MS āđāļāļīāļāļĨāļķāļ āđāļĨāļ° Python āđāļāđāļāļāđāļ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ..
- āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāđāļēāļāđāļĨāļ°āļĻāļķāļāļĐāļēāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āļāļāļāļāļāļēāļāļēāļĢāļāļĢāļļāļāđāļāļĒ āļāļģāļāļąāļ (āļĄāļŦāļēāļāļ) āļāļĩāđ https://krungthai.com/th/content/privacy-policy āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāđāļĄāđāļĄāļĩāđāļāļāļāļēāļŦāļĢāļ·āļāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāđāļāđ āļāļĩāđāļāļ°āļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļĻāļēāļŠāļāļēāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļŦāļĄāļđāđāđāļĨāļŦāļīāļ āļāļķāđāļāļāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļāļĒāļđāđāđāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļ āļāļąāļāļāļąāđāļ āļāļĢāļļāļāļēāļāļĒāđāļēāļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāđāļāđ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļŠāļģāđāļāļēāļāļąāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļąāļ§āļāļĢāļ°āļāļēāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ·āđāļāđāļ āļāļķāđāļāđāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļēāļāđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđ āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢāļļāļāļēāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāđāļŦāļ§ (āļāđāļēāļĄāļĩ) āļāļāļāļāļēāļāđāļĢāļāļđāđāļĄāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļ°āļāļąāļāđāļŦāļĨāļāđāļāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āđāļ§āđāļāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāđāļ§āļāđāļ§āļĒ āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļāļāļēāļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļĨāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī āļĨāļąāļāļĐāļāļ°āļāđāļāļāļŦāđāļēāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļāļ°āđāļŦāđāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļķāđāļāļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāļāđāļēāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļģāļŠāļąāļāļāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļ āđāļāļāļĢāļāļĩāļāļĩāđāļāđāļēāļāđāļĄāđāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āđāļāđ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļīāļāđāļāļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļāļēāļāļāļēāļāļĢāļĢāļĄ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļīāļāļĒāļāļĄāđāļāļ āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ āļāļāļēāļāļēāļĢāļāļēāļāđāļĄāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļĢāļĨāļļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāļāļąāļāļāļĨāđāļēāļ§āļāđāļēāļāļāđāļāđāļāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļ āļāļģāđāļŦāđāļāđāļēāļāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļģāļāļēāļāļāļąāļāļāļāļēāļāļēāļĢ .
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āļĒāļāļāļāļīāļĒāļĄ
āļĨāļāļāļāļģ 5 āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļīāļāļāļēāļ āļāļĩāļ§āļīāļāļāļļāļāļāļ°āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļĨāļāļāļāļēāļĨ
āļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāđāļēāļāļāļēāļāļĩāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ 7 āđāļāļāļāļĩāđāļāļļāļāđāļĄāđāļāļ§āļĢāļāļģāļāļēāļāļāđāļ§āļĒ
āļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāļēāļĢāļŦāļēāļāļēāļāđāļāļīāļāđāļāļĨāļŠāļļāļāļĒāļāļ 50 āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđāļāļāļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļĒāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāđāļ§āļĒāļĄāļēāļāļāļĩāđāļŠāļļāļ 2025
āļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļŦāļĄāđāđ