Продуктовый аналитик

Глубокий анализ кредитного портфеля: мониторить качество портфеля в разрезах (количество выдач, объемы, уровни просрочки, коэффициент потерь), выявлять точки роста и зоны риска.

Управление юнит-экономикой: рассчитывать и раскладывать на компоненты метрики прибыльности (CAC, комиссионные доходы, cost of risk, LTV) для разных продуктов и сегментов клиентов.

Поиск путей увеличения LTV: искать способы повышения жизненной ценности клиента — за счет изменения продуктовых параметров (суммы, сроки, ставки) или точечных настроек в риск-менеджменте (лимитирование, скоринговые политики).

Оценка эффективности изменений: совместно с продакт-менеджерами и риск-менеджерами разрабатывать гипотезы по улучшению продуктов и проводить A/B-тесты, чтобы оценить реальный эффект на портфель.

Поиск неочевидных инсайтов: находить скрытые закономерности в поведении клиентов и упаковывать их в качественный storytelling для руководства.

Формирование ТЗ для разработчиков DWH: контролировать качество и доступность данных, необходимых для портфельного анализа.

Опыт работы в МФО (Микрофинансовых организациях) обязателен — от 2 лет. Вы должны понимать специфику скоринга, просрочек, выдач и продуктовой линейки (микрозаймы, PDL, IL);

SQL: Уверенное владение на уровне оконных функций, оптимизации запросов и, конечно, CRUD-операций. Вы должны уметь добывать данные самостоятельно, поэтому знать принципы реляционной алгебры обязательны;

MS Excel: Продвинутый уровень — это ваш второй язык. Уверенное владение: Обязательно: сводные таблицы, сложные функции (ВПР, ПЛТ, ПОИСКПОЗ); Желательно: PowerQuery (умение быстро и эффективно очищать и трансформировать данные); Крайне желательно: PowerPivot (построение моделей данных и DAX-формул для анализа больших объемов прямо в Excel);

Аналитическое мышление: Умение не просто посчитать KPI, а найти инсайт (неожиданную, полезную закономерность), которая принесет прибыль или снизит риски;

Storytelling: Способность четко, структурированно и увлекательно презентовать свои выводы. Ваши отчеты должны говорить сами за себя и убеждать принимать решения.

Будет плюсом:

Знание Python (Pandas, Numpy) для автоматизации расчетов;

Опыт работы с визуализацией данных (Tableau, Power BI, DataLens).

Знание требований регуляторов ЦБ, №353-ФЗ,№151-ФЗ

​​​​​​​Условия: