ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
- Проверять качество данных, выявлять несоответствия и участвовать в улучшении data quality для риск-расчётов, DGDQ
- Автоматизация алгоритмов расчета ALM-рисков (ликвидность, GAP-анализ)
- Оптимизация вычислительных процессов: переносить расчёты из Excel в SQL и Python, повышать производительность, сокращать время расчёта, устранять дубли и ручные костыли
- Анализировать и работать с большими массивами банковских данных: баланс, транзакции, клиентские средства, графики погашений и пр.
- Участвовать во взаимодействии с рисками, казначейством, ИТ — быть «переводчиком» между методологией и кодом
- Документировать логику расчётов и делать её понятной для команды и проверяющих
- Проводить ad-hoc анализы по запросам риск-менеджмента и казначейства
- Участвовать в разработке и тестировании сценариев и допущений для ALM-расчётов.
НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:
- Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация)
- Практический опыт работы с Python (pandas, numpy; опыт написания расчётных пайплайнов — плюс)
- Высшее образование - финансы/экономика/математика/техническое
- Понимание ALM-рисков: ликвидность, процентный риск, структура баланса, сроки активов и пассивов
- Опыт автоматизации расчётов и отказа от Excel как основного инструмента
- Опыт работы с банковскими данными или финансовой отчётностью
- Умение разбираться в «чужом коде» и сложных Excel-моделях и приводить их в порядок
- Аналитическое мышление и внимание к деталям — важно не просто написать код, а сохранить экономический смысл расчёта
- Готовность работать с неопределённостью и «наследием»
- Как преимущество: Опыт расчёта или автоматизации нормативов ликвидности (LCR, NSFR и аналоги), опыт работы с DWH / витринами данных, понимание регуляторных требований (ЦБ, Basel), опыт участия в крупных change-проектах или трансформациях расчётных процессов