Аналитик данных (платформа ограничений, антифрод)

#вакансия #АналитикДанных #SQL #Python #Антифрод #гибрид #Москва

130k–150k ₽РоссияМоскваГибрид

#вакансия #АналитикДанных #SQL #Python #Антифрод #гибрид #Москва

Вакансия: Аналитик данных (платформа ограничений, антифрод)
Компания: •••••••• (КА)
Формат: гибрид, Москва (3 дня в офисе) 📍
Занятость: полная
ЗП 🪙: 130–150 тыс. руб. на руки по ТК РФ

В банковский проект в отдел аналитики мошеннических схем ищем Junior-аналитика данных. Предстоит работать с данными из различных источников, поддерживать аналитические дашборды, проверять качество данных и помогать команде в развитии платформы ограничений. Рассматриваем начинающих специалистов с базовыми знаниями SQL и Python, в том числе с опытом учебных проектов и стажировок.

➕ Требования

• Базовые знания SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY
• Понимание принципов работы баз данных и индексов
• Основы Python
• Понимание принципов ETL и обработки данных
• Аналитическое мышление и внимание к деталям
• Умение работать с информацией и документировать процессы
• Техническое образование (Computer Science, математика, физика) или профильные курсы

*️⃣ Будет преимуществом
• Знакомство с хранилищами данных и различными СУБД
• Опыт работы с Git
• Понимание формата JSON
• Учебные проекты, стажировки или практический опыт обработки данных
• Интерес к банковской сфере и аналитике мошеннических схем

🔗Обязанности

• Сбор данных из различных источников: баз данных, файлов и API
• Очистка, преобразование и подготовка данных для аналитики
• Загрузка подготовленных данных в хранилища
• Поддержка аналитических дашбордов и поиск необходимых источников данных
• Проверка качества данных: полноты, корректности и отсутствия пропусков
• Участие в проектировании структур таблиц и согласовании требований с командой
• Написание и оптимизация SQL-запросов
• Участие в автоматизации регулярных процессов обработки и обновления данных
• Мониторинг выполнения задач и выявление ошибок в обработке данных
• Документирование источников данных и правил их обработки

🔥 Условия

• Оформление только по ТК РФ
• Гибридный формат работы: 3 дня в офисе в Москве
• Техника предоставляется
• ДМС со стоматологией
• Компенсация фитнеса
• Скидки на обучение, кино и Skyeng
• Индексация заработной платы

Резюме присылать ✉️ ••••••••

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети

Quantitative Finance Expert

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

📈 Hiring: Quantitative Finance Expert – ••••••••

💰 Pay: $150/hour
🌍 Work Type: Remote | Independent Contractor
⏰ Commitment: 10–20 hours/week

🎯 Requirements:
2+ years of quantitative finance experience.
Advanced degree in Mathematics, Statistics, Financial Engineering, Physics, Economics, or equivalent industry experience.
Python proficiency, including NumPy and pandas.
Strong analytical and written communication skills.

💵 Payment: Weekly via Stripe or Wise.

🌐 Apply Here: ••••••••

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

UNIREST – правообладатель бренда ROSTIC’S, того самого с незабываемыми блюдами из курицы и крутой командой.

Главный вызов этой роли: развитие продуктовой аналитики, которая помогает командам находить точки роста, принимать обоснованные решения и оценивать влияние изменений на пользователей и бизнес. Отвечать за качество аналитических выводов, развитие команды аналитиков и применение данных в управлении продуктами.

Обязанности:

  • Формировать стратегию развития продуктовой аналитики: определять приоритеты, выстраивать процессы и распределять ресурсы между продуктовыми направлениями
  • Руководить командой продуктовых аналитиков: развивать сотрудников, ставить цели, оценивать результаты и обеспечивать качество работы. Совместно с продуктовыми командами определять ключевые метрики, строить деревья метрик и связывать продуктовые показатели с бизнес-результатами
  • Выявлять точки роста и причины изменений показателей с помощью анализа пользовательского поведения, воронок, когорт, удержания и сегментов
  • Выстраивать процесс проверки гипотез: от формулировки и выбора метода оценки до интерпретации результатов и рекомендаций по дальнейшим действиям
  • Развивать практику A/B-тестирования: обеспечивать корректность дизайна экспериментов, расчетов и выводов
  • Организовывать сбор продуктовых данных: определять требования к событиям и параметрам, контролировать полноту и корректность инструментирования
  • Совместно с командами разработки и данных развивать аналитические витрины и инструменты, необходимые для продуктового анализа
  • Обеспечивать доступность и единообразие метрик: развивать отчетность, документацию и инструменты самостоятельной работы с данными для продуктовых команд
  • Участвовать в планировании продуктовых инициатив: оценивать потенциальный эффект, помогать с приоритизацией и измерять результаты после запуска
  • Лично проводить наиболее сложные и значимые исследования, представлять выводы и рекомендации продуктовым командам и руководству

Требования:

  • Продвинутое владение SQL: сложные запросы, оконные функции, работа с большими объемами данных и оптимизация запросов
  • Владение Python для анализа данных, статистических расчетов и автоматизации аналитических задач
  • Уверенное знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, статистическая мощность, ошибки первого и второго рода
  • Практический опыт A/B-тестирования: выбор единицы рандомизации, расчет размера выборки и длительности теста, выбор целевых и защитных метрик, проверка корректности эксперимента и интерпретация результатов
  • Владение методами продуктового анализа: воронки, когорты, удержание, сегментация, анализ пользовательского пути и декомпозиция изменений метрик
  • Построение систем продуктовых метрик и понимание их связи с экономикой продукта и результатами бизнеса
  • Проектирование событийной аналитики: разработка схемы событий, требований к параметрам и проверок качества данных
  • Опыт работы с BI-инструментами: создание понятных дашбордов, единых определений метрик и отчетности для разных уровней пользователей.
  • Понимание принципов устройства хранилищ данных, аналитических витрин и процессов ETL/ELT; умение формулировать требования инженерам данных
  • Умение выбирать метод оценки эффекта при невозможности провести A/B-тест и корректно обозначать ограничения выводов
  • Управление аналитической командой: приоритизация задач, оценка трудоемкости, ревью исследований и развитие профессиональных компетенций аналитиков.​​​​​​

Мы предлагаем:

  • Конкурентную заработную плату по итогам собеседования
  • Годовую премию по результатам работы
  • Гибридный формат работы (м. Войковская)
  • Официальное оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании
  • Компенсацию затрат на питание в формате доплат
  • Страхование жизни и ДМС после испытательного срока
  • Обучение в Корпоративном университете и доступ к библиотекам Lerna и МИФ
  • Командные мероприятия и корпоративные скидки

Присоединяйся к нашей команде – это отличное место работы
– именно такой сертификат выдан на основании наилучших показателей вовлеченности и лояльности персонала по итогам опроса сотрудников UNIREST на платформе Happy Job и включения UNIREST в список сертифицированных компаний

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Мы развиваем современную систему управления риском ликвидности и прогнозирования баланса Банка. Ищем специалиста, который будет разрабатывать новые методологические подходы, модели и аналитические инструменты для оценки структурной ликвидности, стресс-тестирования и поддержки решений по управлению балансом.
Это позиция для тех, кому интересно не сопровождать существующие процессы, а создавать новые подходы, которые напрямую влияют на управление Банком.

Чем предстоит заниматься

  • Разрабатывать методологию оценки риска структурной ликвидности.
  • Создавать модели прогнозирования денежных потоков, структуры баланса и нормативов ликвидности Банка России.
  • Делать постановку на разработку поведенческих моделей:
    • стабильности средств до востребования (NMD);
    • досрочных погашений;
    • пролонгаций;
    • иных моделей клиентского поведения, влияющих на ликвидность Банка.
  • Исследовать влияние различных стресс-сценариев на ликвидность Банка, проводить факторный и сценарный анализ.
  • Разрабатывать Python-прототипы инструментов для анализа риска ликвидности и прогнозирования баланса.
  • Участвовать в разработке подходов управления ликвидностью и формировании предложений по соблюдению внутренних лимитов и нормативных требований.
  • Формировать требования к данным и участвовать в автоматизации расчетов совместно с IT-командой.

Мы ожидаем

  • Опыт работы в ALM, риск-менеджменте или казначействе от 2–3 лет;
  • Понимание принципов управления структурной ликвидностью банка;
  • Понимание поведенческих особенностей розничных и корпоративных продуктов;
  • Знание требований Банка России и международных подходов к управлению риском ликвидности (Basel III, LCR, NSFR);
  • Уверенное владение SQL и Python;
  • Опыт анализа больших массивов данных.

Будет преимуществом

  • Опыт построения поведенческих моделей;
  • Опыт разработки моделей прогнозирования денежных потоков;
  • Знания математической статистики и эконометрики;
  • Опыт разработки аналитических инструментов на Python;
  • Понимание принципов трансфертного ценообразования (FTP) и управления балансом.

Почему эта позиция интересна

  • Возможность создавать новые подходы к управлению ликвидностью, а не только сопровождать существующие процессы;
  • Работа над задачами, влияющими на стратегические решения по управлению балансом Банка;
  • Разработка количественных моделей прогнозирования ликвидности и поведения клиентов;
  • Активное использование Python, SQL и современных аналитических инструментов;
  • Взаимодействие с казначейством, финансами, Data Science и IT;
  • Возможность стать одним из ключевых экспертов Банка в области ALM и управления ликвидностью.

Мы предлагаем

  • Работу в офисе ОКО2. График работы — гибридный
  • Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.