BI-аналитик (риски, портфели, кредитование) (удаленная работа)

6 ноября 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: BI-аналитик (риски, портфели, кредитование)

Описание вакансии

Направление

Компания работает с большими массивами данных и аналитикой , которая помогает финансовым организациям принимать решения.

Отдел анализа данных и отчётности BI-направление по рынку кредитования . Строим аналитические датасеты, чарты и дашборды в Apache Superset по портфелям, винтажам, заявкам, рискам, коллекшну и бенчмарку.

Новая позиция с широким охватом : ты будешь единственным профильным BI-специалистом и закроешь BI-направление целиком от создания дашбордов до автоматизации отчётности.

Задачи

  • Разработка и поддержание датасетов, чартов и дашбордов в Superset по рынку кредитования (портфели, винтажи, заявки, риски, коллекшн, бенчмарк), в основном создание новых .
  • Построение ad-hoc отчётности и проведение B2C-аналитики (поведение на сайте, конверсия, воронка).
  • Сбор и формализация требований: работа с бизнес-заказчиками, перевод бизнес-языка в ТЗ на отчёт.
  • Приоритезация бэклога запросов, управление ожиданиями и согласование результата.
  • Выстраивание прозрачной коммуникации: статусы, фиксация договорённостей, обратная связь по готовым дашбордам.
  • Распределение времени (ориентир): 30% SQL, 40% дашборды, 10% Python (трансформация данных для загрузки в Superset + автоматизация рутинных выгрузок), 10% общение с заказчиком, 10% ревью.

Что ожидаем от тебя

  • Опыт работы от 3 лет в области аналитики и отчётности в домене кредитных продуктов (риск-аналитика / аналитика продаж).
  • Apache Superset уверенно: создание датасетов, чартов и дашбордов с нуля, настройка визуализаций, работа с параметрами и фильтрами.
  • SQL уверенно: написание скриптов для агрегации данных под дашборды, сложные запросы (JOIN, подзапросы, CTE, оконные и аналитические функции, агрегации), оптимизация запросов.
  • Понимание реляционных БД и хранилищ данных (PostgreSQL или аналог, структура витрин, слои DWH) и умение готовить данные под отчёт: формировать витрину/целевой набор, проверять качество и актуальность исходных данных.
  • Софты: точность и внимательность к данным (умение находить и обрабатывать аномалии) и общительность для работы с большим числом заказчиков из разных подразделений.

Будет плюсом:

  • Python на уровне обработки данных (pandas, requests) для трансформации данных и автоматизации рутинных выгрузок.
  • Опыт работы с DWH/ETL-инструментами (Airflow, DBT).

Что мы предлагаем

  • Работа с большой базой данных , которых нет у большинства игроков рынка.
  • Широкий фронт и разнообразие: дашборды по портфелям, винтажам, заявкам, рискам, коллекшну и бенчмарку + B2C-аналитика не узкая тема, а весь рынок кредитования.
  • Высокая степень самостоятельности : сам выстраиваешь процесс от сбора требований до релиза дашборда.
  • Простор для развития : от визуализаций до автоматизации отчётности на Python и участия в развитии BI-направления.
  • Оклад + годовой бонус, оформление по ТК РФ в IT-аккредитованную компанию.
  • Формат работы: мягкий гибрид в Москве (центр Москвы, 6 мин. пешком от метро) приоритет; удалёнка по России возможна для сильного и релевантного кандидата.
  • Удобный график : гибкое начало и окончание рабочего дня.
  • Здоровье : расширенная ДМС со стоматологией и полисом путешественника с первого дня, дополнительные дни отпуска, компенсация фитнеса.
  • Развитие : внешнее обучение, конференции, внутренние митапы и обмен опытом.
  • Атмосфера : реферальная программа, командные активности, корпоративы, тематические встречи; работа с сильными специалистами Big Data, ML, IT.

Как мы проводим собеседования

Общение онлайн, с видео:

  • HR-call знакомство, рассказ о компании и вакансии, вопросы по опыту и мотивации.
  • Техническое интервью (единственный технический этап) проводят руководитель отдела и ведущий аналитик данных. Обсуждение опыта, подходов к работе, кейсов; проверка знаний SQL задачи устные и, возможно, письменные. SQL основа, поэтому знанию SQL уделяется ключевое внимание.
  • Проверка документов (анкета в электронном виде, проверка обычно 1-2 рабочих дня).
  • Оффер обсуждение даты выхода на работу.


Посмотрите похожие вакансии

Риск-аналитик/Risk analyst
Компания: ГРИНМАНИ
Зарплата: з.п. не указана
Руководитель отдела риск-аналитики
Компания: Вебзайм
Зарплата: з.п. не указана
Портфельный риск-менеджер (МСБ)
Компания: Альфа-Банк
Зарплата: з.п. не указана
Портфельный риск-менеджер B2B, Ozon Банк
Компания: Ozon
Зарплата: з.п. не указана