Ежедневный операционный мониторинг и анализ расхождений в количестве и статусах заявок, отправленных в банки.
Сверка финансовых данных (выплаченных комиссий) с данными банков-партнеров. Взаимодействие с менеджерами банков и внутренними командами для оперативного устранения несоответствий.
Глубокий анализ ошибок и качества данных:
Разбор причин и подсчет количества ошибок в кредитных заявках (технические сбои, ошибки заполнения, ошибки интеграции). Поиск "узких мест" в процессе обработки заявки, приводящих к потере клиентов.
Аргументация необходимых доработок для продукт-менеджеров и разработчиков: подготовка выводов на основе данных, оценка влияния ошибок на бизнес-метрики (конверсия, выручка).
Мониторинг эффективности внедренных исправлений.
Работа с данными и аналитика:
Самостоятельный поиск и извлечение данных из различных источников:СУБД (PostgreSQL / ClickHouse) и Elasticsearch (логи обработки заявок).
Создание и поддержка дашбордов и отчетов в Data Lens для мониторинга ключевых метрик качества данных и бизнес-показателей.
Обработка аналитических запросов от департаментов продаж, маркетинга и финансов.
Обязательные требования:
Опыт работы аналитиком данных от 1 года.
Уверенное знание SQL (написание сложных запросов, JOIN, агрегирующие и оконные функции).
Опыт работы с различными СУБД.Обязательное условие — опыт работы с Elasticsearch для анализа логов и проведения расследований.
Опыт построения отчетов и дашбордов в BI системах Data Lens, Fine BI
Системный аналитический склад ума, умение выстраивать причинно-следственные связи.
Высокая внимательность к деталям, настойчивость в решении задач.
Высокий уровень коммуникации с людьми
Будет серьезным преимуществом:
Понимание процессов кредитования и финтех-экосистемы.
Навыки работы с Python (Pandas, NumPy) для автоматизации анализа и верификации данных.
Опыт написания технических заданий или оформления требований к доработкам.
Мы предлагаем:
Уникальный опыт работы с данными крупнейших банков России и возможность напрямую влиять на финансовые результаты компании.
Ключевую роль в обеспечении качества данных — основа нашего бизнеса.
Современный технологический стек (PostgreSQL, Elasticsearch, Data Lens, Fine BI, Kafka) и пространство для профессионального роста в сфере Data.
«Белую» заработную плату, премии по результатам работы.
Официальное трудоустройство, полный соцпакет, ДМС.