Обязанности:
Чем предстоит заниматься: поиском источников данных для моделирования процессов в ипотечном кредитовании, анализом их качества и применимости для решения конкретных задач проведением исследований о необходимости разработки и применения модели для решения конкретных задач ипотечного кредитования с помощью математического/статистического аппарата поиском уязвимых сегментов и выдвижением предложений по их устранению построением и проверкой бизнес-гипотез, направленных на рост P&L/NPV/CLTV постановкой детальных требований на разработку моделей аналитической оценкой эффекта на основные показатели Банка от внедряемых доработок расчетом финансового результата от действующих доработок. Выстраиванием процесса контроля финансового результата по кредитному портфелю физических лиц (план/факт, факторный анализ отклонений) разработкой отчетов для мониторинга имеющихся моделей мониторингом качества моделей детальным аналитическим разбором частных кейсов участием в валидации и аудите Банковских моделей: сопоставление данных, построение аналитических выводов и защита своих подготовкой аналитических записок, презентаций в Power Point анализом данных по процессам взаимодействия с розничными клиентами Банка, эффективности кредитных предложений, достижению бизнес-показателей (средствами GreenPlum, Python, в перспективе - Hive, Impala, Spark). поиском точек роста финансового результата Банка (P&L, NPV, CLTV) по розничным клиентам с помощью анализа данных сравнением показателей Банка по разным территориям и клиентским сегментам, выявлением причин расхождений, предложениями по повышению эффективности оценкой новых продуктов, бизнес инициатив в терминах NPV и последующего контроля. Ждём от кандидата: высшее образование по направлению: математика/физика/ИТ/финансы опыт работы в банковской сфере знание банковских продуктов и процессов для физ лиц владение методами анализа данных и инструментами подготовки отчетности опыт работы с базами данных, навыки написания сложных SQL-запросов (Teradata, GreenPlum, Oracle, SAS) и Python продвинутый пользователь офисного компьютерного ПО (MS Office) знание математической статистики и математической логики Является преимуществом: опыт использования продвинутых методов анализа данных (кластеризация, классификация, регрессионные модели) опыт в ценообразовании банковских продуктов, расчет PL бизнес-подразделений, оценка LTV клиента (CLTV) опыт построения финансовых моделей опыт работы с инструментами визуализации данных (в идеале - Qlik View, Qlik Sense) знание Hadoop, навыки работы с Hive, Impala, Spark Что мы предлагаем: комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская стабильный оклад и официальное оформление корпоративных спортзал и зоны отдыха уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС и льготное страхование для семьи ипотеку до сотрудников выгоднее до 4% бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров корпоративную пенсионную программу.Похожие вакансии