Дата аналитик (риски МСБ)

Альфа-Банк

Сигналы объявления: 1 из 3

Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.

Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 28 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.

Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.

Как проверить работодателя →

📍 Москва 💼 От 3 до 6 лет

Откликнуться на hh.ru

✍ Составить сопроводительное письмо

Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.

Чем предстоит заниматься:

1. Аналитическая работа (ядро роли, ~75%):

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

2. 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)

Наши пожелания к кандидатам:

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

Что мы предлагаем:

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
Возможность гибридного или удаленного графика работы
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