Дата аналитик (риски МСБ)
1. Аналитическая работа (ядро роли, ~75%):
↑ Вакансия с автоподнятиемЧем предстоит заниматься:
1. Аналитическая работа (ядро роли, ~75%):
- Анализ и профилирование источников данных: DWH, учетные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
- Проектирование и развитие аналитических витрин данных для риск-отчетности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
- Разработка и оптимизация сложных SQL-запросов (оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы) для подготовки данных под отчетность и BI
- Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчетности и аналитических сервисов
- Создание и поддержка отчетов и дашбордов в Power BI
- Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
- Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчетности
2. Инженерная поддержка (второстепенная роль, ~25%):
- Участие в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
- Написание вспомогательных скриптов на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
- Работа с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объемов данных (на уровне поддержки и доработки существующих задач)
Наши пожелания к кандидатам:
- Высшее образование
- Опыт работы с данными от 2-х лет, желательно в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков
- Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы, работа с большими таблицами
- Опыт работы с Greenplum / ClickHouse / PostgreSQL / Oracle / Hadoop/Hive, Trino/Presto или аналогичными хранилищами и аналитическими СУБД
- Опыт разработки и внедрения ETL/ELT-процессов и построения регулярных пайплайнов
- Опыт работы с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объемов данных
- Знание Python для автоматизации, обработки данных и написания вспомогательных скриптов
- Опыт работы с Apache Airflow / Dagster / Prefect или аналогичными инструментами оркестрации
- Опыт работы с BI-инструментами: Tableau / Power BI / Qlik / Yandex DataLens / Apache Superset
- Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоев, агрегированных витрин и аналитических слоев данных
- Будет плюсом понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных
- Будет плюсом опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода
Что мы предлагаем:
- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
- Возможность гибридного или удаленного графика работы
- Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
- Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
- Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
- Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
Похожие вакансии Аналитика данных
Привет! Мы — РТО, команда единомышленников с большим опытом в консалтинге. Мы анализируем эффективность рекламных инвестиций, прогнозируем KPI и формируем стратегические и тактические рекомендации по маркетингу для крупнейших игроков рынка из всех отраслей: финансы, e-com, FMCG, ритейл, фарма, авто и многие другие.
Сейчас мы ищем аналитика под выделенного клиента. Тебе предстоит участвовать в полном цикле разработки Marketing Mix моделей для разных направлений его бизнеса: от первого брифа с заказчиком до презентации результатов. Ты будешь не только строить модели, но и объяснять бизнесу, что из них следует.
Чем предстоит заниматься
Проводить брифинги с заказчиком: разбираться в задаче, собирать данные и гипотезы
Строить модели полного цикла: обработка данных, определение спецификации, обучение, проверка качества, написание отчёта по модели
Оценивать влияние рекламы и внешних факторов на бизнес-показатели и окупаемость рекламных инвестиций
Делать дополнительные расчёты на основе модели: сценарии, прогнозы, оптимальное распределение бюджета по каналам
Презентовать результаты и отвечать на вопросы заказчика по модели
Какого кандидата мы ищем
С высшим образованием: техническим, математическим или экономическим
С опытом эконометрического моделирования; учебный тоже засчитываем (диплом, курсовые, пет-проекты)
Со знанием статистики и теории вероятностей, регрессионного анализа (МНК), анализа временных рядов
Владеющего Python на начально-прикладном уровне
Уверенно работающего в Excel и PowerPoint
С желанием научиться простым языком объяснять, как работает модель, и аргументировать решения, принятые при её построении
Читающего техническую документацию на английском
Будет твоим преимуществом
Опыт в рекламе, маркетинговой аналитике или в агентстве
Опыт построения Marketing Mix моделей (MMM), то есть моделей, которые оценивают вклад рекламы и других факторов в продажи и бизнес-показатели
Понимание медиаметрик: охват, TRP, CPM, CPC, ROAS, CAC
Что мы предлагаем
Интересные задачи на данных крупного клиента с большим количеством направлений бизнеса
Удалённый формат работы
Наставничество опытной команды и возможность вырасти от технического специалиста по моделированию до бизнес-консультанта
Заработная плата: от 80 000 ₽ NET
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.