Аналитик КХД
Summary
Data analyst builds and maintains credit-risk data marts for a bank’s corporate portfolio, writing complex SQL and ETL pipelines to support regulatory reporting under Russian standards.
Навыки: SQL, Python, ETL, DWH. Специализации: Аналитик по данным.
Проект: Расчёт величины кредитного риска по кредитному портфелю требований к корпоративным заёмщикам и ценным бумагам Банка на основе внутренних рейтингов (Положение Банка России 483-П) и в соответствии с Инструкцией Банка России 199-И.
Управленческая отчетность по RWA ПВР, факторный и портфельный анализ, оптимизация RWA. Функциональность по тестовым расчетам гипотез без отражения в отчётности Банка.
Требования:
- Высшее естественнонаучное, техническое или экономическое образование;
- Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных и/или Data Lake от 3 -х лет;
- Глубокое знание SQL (диалекты Oracle, PostgreSQL), написание сложных запросов,чтение PL\SQL- кода;
- Опыт проектирования и разработки отчетности на базе одного из инструментов: MS SQL Reporting Services, Tableau;
- Опыт проектирования объектов БД, понимание архитектуры хранилищ данных;
- Навыки описания потоков загрузки данных в хранилища
- (DWH), составления технической документации (Source2Target, ТЗ)
Желателен опыт работы с ETL - средствами, предпочтительно с Informatica Power Center; - Плюсом будет знакомство с ClickHouse и GreenPlum;
- Опыт работы с трэкинг-системами и, в частности, JIRA.
Дополнительные (желательные) требования
- Знание процессов корпоративного кредитования
- Опыт участия в крупных проектах в сфере финансов, гос. услуг или ритейла
- Общее понимание целей и методов микросервисной архитектуры
- Умение применять технику пользовательских сценариев Use Cases
- Опыт работы с BPMS Camunda
Задачи:
- Разработка новых витрин данных, доработка имеющихся в Банке витрин на основании БТ в рамках проекта перехода Банка на ПВР
- Разработать и внедрить промышленную базу (витрину) дефолтов, исходя из разработанных критериев дефолта, включая необходимые атрибуты (например, дата дефолта, дата выздоровления, события дефолта и др.)
- Разработать витрины с историческими данными, некими константами за прошлые периоды.
- Интеграция исторические витрины в текущие (будущие) процессы и потоки данных