Главный специалист BI аналитики (Риски)

Чем предстоит заниматься:

• Проектированием и разработкой риск‑отчетности МСБ, создавая с нуля и поддерживая регулярные и ad‑hoc отчёты для оценки кредитоспособности и качества портфеля малого и среднего бизнеса.
• Построением интерактивных дашбордов, разрабатывая наглядные и функциональные витрины визуализации в BI‑системах для ключевых стейкхолдеров (риск‑менеджеров, руководства блока, продуктов) с возможностью фильтрации и drill‑down по сегментам.
• Визуализацией метрик риск‑контура, трансформируя сырые данные в понятные графики, тепловые карты и таблицы, отражающие динамику просрочек, отказов, конверсии и скоринговых баллов.
• Оптимизацией существующих отчётов, пересматривая текущие витрины данных с целью ускорения загрузки дашбордов и повышения наглядности представления информации.
• Формированием витрин данных для отчётности, собирая и структурируя данные из множества источников (учётные системы, хранилища, DWH) специально под задачи визуализации, пиша сложные ETL‑скрипты (SQL/PySpark).
• Автоматизацией выгрузок, внедряя автоматизированные контролы качества данных на входе в отчёты, чтобы дашборды всегда показывали валидную информацию без ручных правок.

Наши пожелания к кандидатам:

• Высшее образование: Высшее техническое / математическое / ИТ (прикладная математика, информатика, кибернетика, статистика);
• Опыт в банковской сфере: От 1 года до 3 лет.
• SQL: Продвинутый уровень. Умение писать сложные запросы с оконными функциями, CTE, соединениями нескольких таблиц; оптимизация запросов под производительность.
• BI-инструменты: Коммерческий опыт разработки дашбордов хотя бы в одной из систем (Tableau, Power BI, QlikView, Yandex DataLens, Apache Superset). Важен опыт настройки источников данных внутри BI и постобработки DAX/Measure.
• Работа с большими данными: Опыт работы с Apache Spark (PySpark) для чтения и агрегации больших объемов данных при сборке витрин.
• Опыт внедрения автоматизированных проверок (Data Quality Rules) в ETL-процессах для гарантии достоверности отчетов.
• Знание Python (pandas, numpy) для ad-hoc аналитики и автоматизации рутинных выгрузок.
• Понимание библиотек машинного обучения (sklearn, lightgbm, catboost) — не для построения моделей, а для корректной интерпретации и визуализации их результатов в дашбордах.
• Опыт работы с AI-инструментами (ChatGPT, Copilot, GigaCode) для ускорения написания запросов и документации.
• Навыки работы с Git и CI/CD для версионирования кода отчетов.

Что мы предлагаем:

• Гибридный формат работы (м. Технопарк) для Москвы и области или удаленный для других городов России;
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI;
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного;
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам и бизнес-изданий;
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал (Москва, , а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.
• Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК;
• Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.