Дата аналитик (риски МСБ)

Аналитическая работа (ядро роли, ~75%) и последующее развитие на стороне бизнеса:

• 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 отчётность и BI
• Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
• Создание и поддержка отчётов и дашбордов в Power BI
• Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
• Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчётности

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 объёмов данных (на уровне поддержки и доработки существующих задач)

• 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

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• Возможность гибридного или удаленного графика работы
• Корпоративные и внешние программы обучения
• 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