spice it

Аналитик данных (Senior) / Кредитные риски и портфельная аналитика

Частная компания, лидирующая в своей нише на рынке финансовых данных . Работаем на стыке больших данных и финансового сектора. Штат – около 400 человек, больше половины – ИТ-специалисты. Процессы быстрые, бюрократии минимум, решения приним…

spice it

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

О компании

Частная компания, лидирующая в своей нише на рынке финансовых данных. Работаем на стыке больших данных и финансового сектора. Штат – около 400 человек, больше половины – ИТ-специалисты. Процессы быстрые, бюрократии минимум, решения принимаем оперативно.

О команде

Отдел анализа данных и отчетности. В команде ~10 аналитиков уровня Middle и Senior. Работаем с большими данными, строим отчетность для банков, участвуем в R&D, проектируем витрины данных.

Находимся в тесной связке с Data Science-командой, которая строит ML-модели, и с продуктовым департаментом – нашими основными заказчиками.

Основной стек: Greenplum, PostreSQL, Superset, Excel.

Чем предстоит заниматься

Мы ищем аналитика, который готов работать в одном из направлений нашей команды. В зависимости от твоего опыта и интересов это может быть:

Аналитика рыночных данных (Bench / B2C):

  • Разработка и поддержание аналитических отчетов по рынку кредитования (Портфели, Винтажи, Заявки, Риски).
  • B2C-аналитика: работа с реестрами клиентов и «отказниками», обогащение данными, выделение наименее рискованных сегментов для предложения кредитов.
  • Проверка гипотез по антифроду, поиск аномалий и мошеннических паттернов.

Аналитика взыскания (коллекшн):

  • Расчет эффективности взыскания на стадиях просрочки (Roll Rate, Recovery Rate).

  • Оценка качества портфелей для продажи коллекторским агентствам.

  • Развитие методологии отчетности по взысканию.

Ожидания от кандидата

Обязательно:

  • Опыт работы в аналитике и отчетности от 3 лет.

  • Опыт в банке/ МФО / МКК (понимание просрочек, риск-поведения заемщиков, кредитных продуктов).

  • Сильный SQL: оконные функции, работа с дублями, понимание ключей и нормальных форм.

  • Excel: сводные таблицы, ВПР, СУММЕСЛИ.

  • Опыт работы с реляционными СУБД (здесь: Greenplum, PostgreSQL).

Будет плюсом:

  • Python для автоматизации расчетов.

  • BI-инструменты (Superset, Power BI, Tableau и др.).

  • Понимание ETL и процесса построения витрин данных.

  • Понимание ML-моделей.

Условия

  • Данные, которых нет у других. Многолетняя база данных о финансовых предпочтениях и поведении миллионов людей. Твоя аналитика будет влиять на стратегии крупнейших банков.

  • Работа без лишней бюрократии. Короткие спринты, задачи обсуждаем, а не согласовываем неделями. Если видишь, как можно улучшить отчет или найти новую закономерность – предлагаешь и делаешь.

  • Реальное влияние на продукт. Твои расчеты и гипотезы помогают банкам выдавать кредиты, управлять рисками и не терять хороших заемщиков. Мы считаем финансовый эффект каждой гипотезы – ты видишь результат своей работы.

  • Оклад (обсуждаем индивидуально, рынок) + годовой бонус. Оформление по ТК РФ.

  • Компания входит в реестр аккредитованных ИТ-компаний.

  • Полная удаленка по России или гибрид в Москве (станция метро в центре) – на твой выбор.

  • Расширенный ДМС со стоматологией (с 1-го рабочего дня).

  • Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).

  • Дополнительные дни к отпуску (всего 31 день в году).

  • Выдаем корпоративную технику (Windows, Lenovo ThinkPad).

Этапы отбора

1. Скрининг с рекрутером (30 минут) — обсуждаем опыт, мотивацию, ожидания.

2. Техническое собеседование (1 час) с руководителем:

  • Устные вопросы на понимание SQL, реляционных БД, A/B-тестов.

  • Лайвкодинг: 2 практические задачи на написание SQL-кода (подключение с ноутбука/компьютера).

Проверка документов (1-2 дня).

Оффер.

Если хочешь влиять на финансовый рынок, работать с уникальными данными и развиваться в сильной команде — откликайся!

Похожие вакансии Аналитика данных

Сайты компаний
Зарплата не указанаРоссияМосква

Центр управления данными (DataGov) развивает сервисы и практики управления данными для дата-специалистов, продуктовых команд и бизнес-пользователей.
В рамках направления Data Quality команда систематизирует практики управления качеством данных и внедряет их в процессы разработки продуктов и построения дата-пайплайнов. Отдельный фокус — автоматизация DQ-процессов с использованием Python, LLM и AI-агентов.

Задачи

- Контроль качества данных: обеспечение покрытия данных проверками качества (DQ-контролями) в соответствии с требованиями заказчиков;
- Сбор и анализ требований: взаимодействие с внутренними заказчиками, выявление потребностей и формализация требований к качеству данных;
- Разработка DQ-контролей: создание, настройка и сопровождение проверок качества данных во внутреннем инструменте компании;
- Аналитика и отчётность: сбор, систематизация и визуализация статистики по результатам проведённого анализа и работы DQ-контролей;
- Ad-hoc аналитика: выполнение разовых аналитических запросов для решения операционных задач, исследование данных и подготовка выводов

Требования

В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
SQL: написание запросов с использованием `SELECT`, `JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, подзапросов и агрегатных функций;
- Excel: работа с таблицами, формулами и сводными таблицами;
- Основы работы с базами данных: понимание реляционной модели данных, структуры таблиц и связей между ними;
- Аналитические навыки: умение исследовать данные, выявлять аномалии, находить закономерности и формулировать выводы;
- Документирование требований: умение структурировать и описывать бизнес-требования, формировать понятные технические задания;
Будет преимуществом:
- Основы Data Quality: понимание основных характеристик качества данных;
- Grafana: базовые навыки работы с дашбордами, визуализации и мониторинга показателей, понимание принципов работы панелей, фильтров и запросов к источникам данных;
- Python: базовое знание языка, понимание основ обработки данных;
- BI-инструменты: опыт работы или знакомство с Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Apache Superset или аналогичными инструментами визуализации и анализа данных;
- Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, работа со сложными запросами;
- ETL/ELT: общее понимание процессов загрузки, преобразования и обработки данных;
- Git: базовые навыки работы с системой контроля версий.

Условия

Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

Сайты компаний
Зарплата не указанаРоссияМосква

Мы ищем стажера в команду продукта DataHouse для решения задач, связанных с аналитическим сопровождением работы процессов экосистемного хранилища данных. Это отличная возможность узнать, как работает современное хранилище данных изнутри, и приобрести опыт работы со стеком Hadoop, Pyspark, Airflow.

Задачи

Отслеживать работу регламентных процессов обновления данных, реагировать на сбои и исследовать причины этих сбоев;
Выполнять рутинные задачи: постановка на мониторинг, закрытие инцидентов, консультирование коллег по типовым вопросам;
Выгружать данные из корпоративных систем и проводить их анализ, готовить отчеты;
Подключать новые источники данных к системе мониторинга, настраивать дэшборды и алерты;
Писать скрипты и Web-приложения для автоматизации решения аналитических задач, в том числе с использованием LLM;
Взаимодействовать с дата-аналитиками, инженерами данных, техлидами, DevOps, Data Governance, сотрудниками поддержки и пользователями данных в рамках текущих задач

Требования

В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
Базовое знание SQL;
Опыт работы с данными на Python (например, polars / pandas) на уровне базовых операций (чтение, агрегирование, соединение);
Будет плюсом опыт работы с Airflow, Grafana;
Готовность приобретать опыт на реальных задачах;
Умение ответственно подходить к своей работе и поручениям руководителя;
Умение организовывать свою деятельность (соблюдение сроков, формирование базы знаний, оформление документации и т.д.)

Условия

Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

Соц.сети

Middle / Senior BI Analyst

Неизвестный работодатель
Зарплата не указанаКипрLimassolГибрид

📊 Job Opening: Middle / Senior BI Analyst

📍 Location: Cyprus, Limassol

👤 Reporting to: COO

💼 Industry: Fintech (Payments)

We are looking for a proactive and experienced BI Analyst to build and elevate our data infrastructure! You will take ownership of our DWH architecture, build reliable ELT pipelines, and create actionable Power BI dashboards for product and business teams.

Key Tasks:
🔹 DWH & Data Architecture: Design, develop, and optimize our corporate data warehouse.

🔹 ELT & Automation: Build and maintain scalable pipelines using Python (Airflow, pandas, SQLAlchemy).

🔹 Reporting & Dashboards: Deliver and administer interactive Power BI reports and dashboards.

🔹 Master Data Management: Manage MDM, ensure data consistency, versioning, and high data quality.

🔹 Cross-Functional Collaboration: Partner with product, business, and engineering teams to translate requirements into robust analytical solutions.

What We Look For:
✅ 3+ years of experience in BI Development, Data Analytics, or Data Engineering.

✅ Advanced SQL: Complex queries, performance tuning, and handling large datasets (PostgreSQL, BigQuery).

✅ Strong Power BI Skills: DAX, data modeling, administration, and access management.

✅ Python Proficiency: Hands-on experience developing ETL/ELT workflows.

✅ DWH Experience: Solid understanding of data warehousing concepts, dimensional modeling, and MDM.

✅ Nice to Have: Background in E-commerce / Gaming / Digital Products; familiarity with Looker Studio, QlikView, Power Query/Pivot.

What We Offer:
🚀 High-impact role with ownership over the data stack.

💰 Competitive salary package.

🏖 [Hybrid/Remote work options / Relocation support to Cyprus].

📈 Modern tech environment and professional growth opportunities.

📩 Interested or know someone?

Send your CV to ••••••••

#vacancy #limassol #cyprus #bianalyst #powerbi #sql

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