Data-аналитик (Корпоративное кредитование)
Ключевая задача команды — создание автономного процесса выдачи кредитных средств, который позволит минимизировать ручной труд специалистов администрирования кредитов и перевести на автоматические рельсы все регулярные операции.
сбер · На сервисе с: 11.08.26 19:21
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис
Ключевая задача команды — создание автономного процесса выдачи кредитных средств, который позволит минимизировать ручной труд специалистов администрирования кредитов и перевести на автоматические рельсы все регулярные операции.
Мы ищем аналитика, который станет связующим звеном между данными и продуктом. Ты будешь не просто строить отчеты, а влиять на логику работы сервисов, помогая команде разработки принимать правильные продуктовые решения на основе цифр и поведения клиентов.
Чем предстоит заниматься:
- data-инженерия и отчетность: Автоматизировать сбор цифровых следов, агрегировать и вести расчет метрик работы сервисов, выявление отклонений. Агрегировать и рассчитывать ключевые метрики работы сервисов (скорость обработки заявок, конверсия этапов, ошибки)
- визуализация: Проектировать и поддерживать интерактивные дашборды
- клиентский опыт (Customer Journey): Классифицировать и сегментировать клиентские обращения. Искать корневые причины проблем в клиентском сервисе. Готовить предложения по улучшению продукта.
Мы ждём что вы:
- имеете высшее образование (Математика, Статистика, Экономика, Компьютерные науки, Бизнес-информатика)
- имеете опыт от 2 до 4 лет на позиции Data-аналитика
- уверенно владеете сложными SQL- запросами и оптимизацией производительности
- используете Pandas, NumPy, PySpark для анализа данных
- имеете опыт создания интерактивных дэшбордов, storytelling
- понимаете, как работают микросервисы и REST API.
Будет плюсом:
- опыт в FinTech или корпоративном секторе
- опыт работы с API нейросетей, промпт-инжиниринг, использование LLM для генерации сводок или классификации текстов обращений
- опыт подготовки презентаций, взаимодействие с кросс‑функциональными командами.
Что мы предлагаем:
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект
- формат работы – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Эта вакансия также есть на:hh.ru
Похожие вакансии Аналитика данных
hh.ru
Аналитик данных по работе с дебиторской задолженностью (Excel)
водоканал гуп спбНа сервисе с: 24.09.26 18:02
124k–150k ₽РоссияСанкт-ПетербургОфис
ЧТО HУЖНО ДЕЛАTЬ?
- На основе больших массивов данных формировать планы доходов, поступлений денежных средств и прогноз дебиторской задолженности
- Проводить аналитическую обработку данных: выявлять отклонения фактических показателей от плановых, определять причины расхождений, формировать персонифицированные планы поступлений и предлагать меры по устранению отклонений.
- Собирать, структурировать и анализировать отчётность по доходам, поступлениям средств и дебиторской задолженности
- Поддерживать и настраивать автоматизированные отчётные формы и базы данных с изменяемыми параметрами, оптимизировать процессы обработки объёмных данных и повышать скорость подготовки аналитики.
ЧТО ТРЕБУЕТСЯ ОТ ВАС?
- Образование высшее (экономика и управление)
- Стаж работы на сопоставимой позиции
- Продвинутый уровень работы в Excel
- Уверенный пользователь сервисов Microsoft Office (Word, Outlook, PowerPoint), Oracle BI
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Гарантированный ежемесячный доход от 124 000 до 150 000 рублей до вычета налогов (от 108 500 до 130 500 рублей на руки). Стабильный рост дохода: ежегодная индексация и годовая премия.
- График работы: пятидневная рабочая неделя 5/2 (с 09:00 до 17:42, в пятницу рабочий день сокращен на час)
- Место работы: Калининский район, в пешей доступности от ст. метро пл. Ленина
- Обучение полному циклу работы (за счет средств Предприятия)
- Бонусы по программе “Приведи друга” за рекомендацию кандидатов
- Полный пакет ДМС (стоматология, экстренная помощь, плановая госпитализация, амбулаторно-поликлиническая помощь) через год работы на Предприятии
- Через год работы на Предприятии: ДМС детям в возрасте от 1 года
- Командообразующие и спортивные мероприятия
- Неограниченный доступ к образовательному контенту на портале знаний Предприятия
- Меры социальной поддержки, закрепленные в Коллективном договоре:
- выплата ежегодной премии через год работы на Предприятии
- страхование от несчастных случаев
- дополнительные оплачиваемые дни отпуска
- периодическая реабилитация в профилактории Предприятия (г. Луга)
- материальная помощь при значимых событиях
- денежное поощрение при представлении работников к наградам/званиям и вознаграждение за стаж работы на Предприятии
- надбавка призерам конкурсов профессионального мастерства
Соц.сети
Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
hh.ru
Количественный аналитик (квант) в отдел оценки ипотечных облигаций
дом.рф другие подразделенияНа сервисе с: 24.09.26 18:02
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
- Развитие и техническая поддержка текущей модели оценки ИЦБ ДОМ.РФ
- Разработка новых алгоритмов скоринга заемщиков и совершенствование алгоритмов расчета тарифа поручительства ДОМ.РФ
- Анализ и подготовка данных, построение, валидация и бэктестинг моделей
- Автоматизация процессов оценки и генерации отчетности
- Документирование разработанных моделей и алгоритмов
- Взаимодействие с профильными подразделениями компании для уточнения требований и интерпретации результатов
НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:
- Высшее образование: МГУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (Специальность: математика, экономика, физика, финансы)
- Уверенное владение Python (опыт разработки и поддержки сложных вычислительных моделей)
- Знание SQL и Git
- Понимание статистики, эконометрики, финансовой математики
- Опыт работы с большими данными и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy и др.)
- Опыт работы в кредитном скоринге в банке приветствуется
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.