Команда Банка Компаньон в поисках Дата аналитика в управление комплайенс-контроля
Наши ценности:
- Смелость.
- Эффективность.
- Фокус на клиентах.
- Честность.
Мы предлагаем:
- Достойную зарплату.
- Свободный дресс-код.
- Трудоустройство по ТК КР.
Задачи по должности:
-
Разрабатывать дашборды и отчеты для мониторинга комплаенс-рисков (AML/CFT, подозрительные операции, лимиты, KYC-показатели и т.д.);
-
Писать SQL-запросы к PostgreSQL для выгрузки, обработки и анализа транзакционных данных;
-
Проводить анализ клиентских операций на предмет выявление аномалий, нетипичных операций и факторов повышенного риска;
-
Готовить регламентную и аналитическую отчетность для целей внутреннего контроля, руководства Банка и государственных органов в рамках компетенции Управления комплаенс контроля;
-
Формулировать и отслеживать метрики комплаенс-рисков;
-
Анализировать данные для оценки эффективности критериев и сценариев мониторинга;
-
Взаимодействовать с подразделениями Банка по вопросам получения, качества и обработки данных;
-
Документировать методологию расчета показателей и формируемой отчетности.
Наши ожидания от кандидата:
-
Высшее образование в области математики, экономики, статистики, информационных технологий или смежных областях с аналитическим уклоном;
-
Опыт работы с данными от 1–2 лет, желательно в банковской сфере или комплаенсе;
-
Уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL;
-
Опыт построения дашбордов в Tableau;
-
Опыт работы с SSRS;
-
Внимательность к деталям, аналитический склад ума — важно для выявления скрытых паттернов
-
Готовность работать с конфиденциальной информацией и высокий уровень ответственности
-
Понимание требований законодательства и нормативных актов ГСФР и НБКР в сфере AML/CFT;
-
Знание Python (pandas, numpy) для анализа больших массивов транзакций/данных;
-
Опыт работы с Power BI и/или Apache Superset;
-
Опыт работы с банковскими системами, транзакционными данными и системами мониторинга.
-
Будет плюсом:
-
Понимание требований законодательства и нормативных актов ГСФР и НБКР в сфере AML/CFT;
-
Знание Python (pandas, numpy) для анализа больших массивов транзакций/данных;
-
Опыт работы с Power BI и/или Apache Superset;
-
Опыт работы с банковскими системами, транзакционными данными и системами мониторинга.