Системный аналитик B2B-направления в команду риск-технологий

Наша команда развивает риск-технологии и системы принятия решений. Мы оцениваем клиентов в реальном времени, выявляем мошеннические сценарии, принимаем решения по кредитам и рассрочкам, а также обеспечиваем надёжность и прозрачность риск-процессов.

Какие задачи вас ждут

Формализация требований
Вы будете собирать, анализировать и формализовать бизнес-, функциональные и системные требования для доработки риск-систем, ориентированных на специфику B2B-кредитования.

Проработка интеграций
Ваши задачи — прорабатывать интеграции со смежными системами: описывать контракты взаимодействия, форматы обмена, схемы данных и сценарии обработки.

Развитие скоринговых и аналитических моделей
Вам предстоит участвовать в развитии систем оценки рисков для юридических лиц и ИП: анализировать потоки финансовых и операционных данных, описывать атрибуты для скоринга, проверки, статусы и сценарии принятия решений.

Развитие стандартов анализа и тестирования
Вы станете участвовать в развитии процессов системного анализа и тестирования в команде: работать с шаблонами артефактов, стандартами описания требований, подходами к согласованию изменений.

Мы ждем, что вы

• Работали аналитиком в сфере B2B-кредитования или корпоративного риск-менеджмента
• Понимаете специфику оценки кредитных рисков для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей
• Работали с витринами данных, понимаете принципы формирования атрибутов, качества данных и их использования в бизнес-процессах
• Понимаете принципы интеграционного взаимодействия между системами и описывали API и событийные интеграции: REST, SOAP, Kafka, очереди сообщений
• Знаете форматы обмена данными: JSON, XML, XSD, умеете читать и описывать контракты взаимодействия
• Умеете декомпозировать крупные бизнес-цели, превращая их в понятные и реализуемые задачи

Будет плюсом, если вы

• Работали с кредитным конвейером, антифрод-решениями, скоринговыми системами или системами принятия решений в B2B-сегменте
• Анализировали финансовую отчётность компаний и работали с внешними данными для оценки кредитоспособности