Senior Data Analyst отвечает за повышение риск-скорректированной прибыльности (RAROC) в нашем портфеле потребительского кредитования. Эта роль находится на стыке кредитного риска, ценообразования и экономики портфеля, с чётким мандатом: оптимизировать входящие и исходящие денежные потоки. Senior Analyst будет сосредоточен на преобразовании сигналов риска в прибыльные решения по выдаче кредитов, обеспечивая рост, эффективный с точки зрения капитала и устойчивый.
- Прибыльность и оптимизация RAROC
Ведение анализа прибыльности на уровне займов и сегментов, включая процентный доход, комиссии, стоимость финансирования, ожидаемые потери и операционные расходы
- Проектирование и поддержка рамок RAROC и маржи вклада, используемых для руководства:
Порогами одобрения Риско-ориентированным ценообразованием Управлением кредитными лимитами
- Выявление негативных или субоптимальных сегментов RAROC и рекомендация корректирующих действий (корректировка цен, ужесточение политики, сокращение экспозиции)
- Квантование влияния стратегических изменений на прибыль до их внедрения
- Автоматизация периодических отчётов о прибыльности и дашбордов
- Мониторинг портфеля и раннее предупреждение
Отслеживание состояния портфеля по просрочкам, скоростям переходов, списаниям, возвратам и винтажной динамике Создание и поддержка индикаторов раннего предупреждения, связанных с поведением заёмщиков, макро-трендами и изменениями политики Поддержка стресс‑тестирования и анализа сценариев снижения для оценки чувствительности доходов и капитала Преобразование показателей портфеля в практические выводы для руководства кредитного и финансового подразделений
- Выполнение задач в области данных и аналитики
Написание и оптимизация BigQuery SQL для анализа масштабных наборов данных по кредитованию и их эффективности Использование статистических инструментов (например, R, Python или аналогичных) для поддержки анализа прибыльности, сегментации и прогнозирования Подготовка чётких, готовых к принятию решений аналитических материалов, связывающих метрики риска напрямую с финансовыми результатами Обеспечение воспроизводимости аналитических выводов, их хорошей документированности и согласованности с бизнес‑циклом принятия решений Внедрение автоматических проверок качества данных и процедур валидации
- 5+ лет опыта в кредитном риске, потребительском кредитовании или аналитике портфеля
- Сильный практический опыт работы с BigQuery или аналогичными облачными хранилищами данных
- Твёрдое понимание экономики потребительского кредитования, включая:
Механизмы ожидаемых потерь Компромиссы между ценообразованием и риском Драйверы прибыльности на уровне портфеля
- Доказанная способность связывать аналитику с реальными бизнес‑решениями и финансовыми результатами