- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Аналитик данных (Балансовые риски)
Т1 — это крупный и стабильный игрок на ИТ-рынке с интересными задачами в финтехе. Вакансия предлагает работу с современным стеком и возможность влиять на ключевые показатели бизнеса через анализ рисков.
Сложность вакансии
Позиция требует глубоких знаний в специфической области балансовых рисков и уверенного владения SQL. Уровень Middle/Senior предполагает наличие опыта в предиктивном моделировании и работе с витринами данных в крупных финансовых структурах.
Анализ зарплаты
В объявлении не указана зарплата, но для позиций Middle/Senior Data Analyst в Москве в банковском секторе или крупных ИТ-холдингах рынок предлагает конкурентные условия. Указанный диапазон соответствует текущим ожиданиям для специалистов такого уровня.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в t1 уже сейчас
Отправьте свой отклик через Runello-бот, чтобы начать работу над сложными задачами в холдинге Т1!
Описание вакансии
Аналитик данных (Балансовые риски)
Грейд: Middle/Senior
Стек: SQL, Data Analysis, Data Marts, Statistical Analysis, Portfolio Analysis, Data Quality, Scoring Models, Predictive Modeling
Т1 — многопрофильный холдинг, предоставляющий полный спектр ИТ-услуг для реализации цифровой трансформации бизнеса, включая разработку ПО, системную интеграцию и консалтинг.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Data Analysis
- SQL
- Data Quality
- Predictive Modeling
- Statistical Analysis
- Portfolio Analysis
- Data Marts
- Scoring Models
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания предметной области балансовых рисков.
Какие ключевые метрики вы используете для оценки процентного риска и риска ликвидности банковского баланса?
Оценка технических навыков работы с данными.
Опишите ваш опыт проектирования витрин данных (Data Marts) для целей риск-менеджмента. С какими сложностями вы сталкивались?
Проверка навыков статистического анализа.
Как вы проводите валидацию скоринговых моделей и какие статистические тесты используете для оценки их стабильности?
Оценка опыта в предиктивном моделировании.
Расскажите о кейсе, где результаты вашего предиктивного моделирования напрямую повлияли на принятие бизнес-решений по управлению портфелем.
Проверка внимания к качеству данных.