Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда казначейства банка реализует стратегический проект по созданию комплексной аналитической системы в финансах банка для кредитов физических лиц. Система должна повысить скорость и качество принятия решений для управления прибыльностью.
задачи
Анализировать данные для проверки гипотез;
Разрабатывать методологию формирования драйверов, прототипировать логику расчётов и подготавливать данные для Data Science-команд;
Вести процесс от идеи до реализации;
Проводить валидацию качества данных, согласованности метрик и результатов расчётов;
Выявлять пробелы в данных и нелогичности в выходных результатах и работе моделей;
Участвовать в тестировании и проектировании витрин данных;
Подготавливать и анализировать данные для интерактивных отчётов и дашбордов;
Участвовать в разработке автоматизированных отчётов для регулярного мониторинга;
Оказывать техническую поддержку и проводить оперативный анализ данных по запросам бизнес-пользователей;
Подготавливать документацию по данным и расчётам.
требования
Опыт работы от 2 лет в роли Data Analyst или BI-аналитика в финансовом секторе, финтехе или риск-менеджменте;
Опыт создания и разработки финансовых и продуктовых моделей;
Опыт проектирования расчётных систем, витрин данных или формализации бизнес-правил;
Высшее образование в области математики, статистики, информатики или финансов;
Уверенное владение SQL и Python;
Практический опыт работы с большими наборами данных;
Глубокое понимание экономики банковских продуктов, принципов управленческого учёта и структуры P&L;
Способность оценивать влияние аналитических моделей на маржинальность бизнеса;
Понимание принципов работы ML-моделей;
Умение проверять A/B-тесты и сложные многомерные гипотезы;
Навыки создания работающих прототипов MVP для демонстрации бизнес-ценности идеи;
Инициативность, готовность решать нестандартные задачи и эффективно работать в команде;
Использование нейросетей в рабочих задачах.
условия
Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития;
Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;