Наша команда решает широкий круг задач, связанных с оптимизацией стратегий Pre-collection и взыскания, улучшением эффективности существующих процессов. Наша цель – на основе статистики и аналитики подобрать для клиента самый быстрый и эффективный способ решения возникших на его пути сложностей с обслуживанием кредитной задолженности. У вас будет возможность анализировать крупнейший в РФ розничный портфель, формулировать гипотезы для исследований, запускать А/В тесты, оценивать эффекты, искать зоны роста, реализовывать предложения, направленные на повышение эффективности стратегий взыскания и Pre-collection. Обязанности формирование гипотез для повышения эффективности процесса взыскания, организация их проверки, подготовка выводов и предложений к изменению риск-стратегий. разработка предложений по совершенствованию логики, развитию технологического инструментария применения риск-стратегий/моделей и его взаимодействия с внешними источниками. взаимодействие с бизнес подразделениями с целью защиты изменений, итогов пилотов, доработок АС, проектов. разработка и поддержка портфельной и операционной отчетности. поиск, исследование, анализ, пилотирование новых инструментов и лучших практик в процессах взыскания (социальные сети, big data, machine-learning). портфельный риск-менеджмент розничного кредитного портфеля в части взыскания, запуск и корректировка процедур автоматического многофакторного анализа портфеля Раннего сбора. обеспечение соответствия показателей выполнения бизнес-плана целевым значениям, поиск причин отклонений. умение находить решение сложных аналитических кейсов по портфельному анализу, аналитика бектеста моделей с целью усовершенствования стратегий. Требования высшее образование (физическое/математическое/техническое); знание SQL, GreenPlum – на продвинутом уровне (умение писать сложные запросы и оптимизировать SQL код), Python; опыт решения сложных аналитических задач, навыки работы с большими массивами данных; Будет плюсом: опыт работы в риск-подразделении банка/ подразделениях взыскания / коллекторском агентстве; опыт разработки и автоматизации стратегий взаимодействия с клиентами, разработки бизнес-требований, тестирования и приёмки нового функционала АС; опыт сопровождения моделей машинного обучения на всём жизненном цикле, включая взаимодействие с техническими командами (DE, DS, Dev). Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии