Финтех-аналитик (FinTech Analyst)
Аналитик в FinTech-компании: анализ финансовых и бизнес-процессов, работа с данными и подготовка отчётов и дашбордов, формирование требований к IT-продуктам. Нужен опыт в аналитике или финансах 1–3 года, уверенный SQL и Excel, плюсом BI-системы и базовый Python. Предлагают участие в развитии цифровых финансовых сервисов и автоматизации процессов.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
- Анализ финансовых и бизнес-процессов компании и клиентов;
- Сбор, структурирование и анализ данных для принятия управленческих решений;
- Анализ финансовых показателей, транзакций, платежей и других финансовых операций;
- Подготовка аналитических отчетов, презентаций и дашбордов;
- Формирование бизнес-требований к IT-продуктам и финансовым сервисам;
- Участие в разработке и совершенствовании FinTech-продуктов и цифровых решений;
- Анализ пользовательских сценариев и поиск возможностей для оптимизации финансовых процессов;
- Взаимодействие с разработчиками, бизнес-аналитиками, Product/Project Manager и другими подразделениями;
- Участие в автоматизации финансовых и операционных процессов;
- Контроль ключевых показателей эффективности (KPI) и продуктовых метрик;
- Выявление финансовых, операционных и продуктовых рисков;
- Проведение конкурентного и рыночного анализа FinTech-решений;
- Подготовка предложений по повышению эффективности и рентабельности продуктов;
- Участие в тестировании новых функций и проверке бизнес-логики IT-продуктов.
Что ждём от вас
- Опыт работы в аналитике, FinTech, банках, финансовых или IT-компаниях от 1 до 3 лет;
- Высшее образование в области финансов, экономики, IT, математики, бизнес-аналитики или смежных направлениях;
- Понимание принципов работы финансовых продуктов и цифровых сервисов;
- Уверенное владение Excel / Google Sheets;
- Знание SQL на уровне написания запросов и анализа данных;
- Навыки работы с BI-системами (Power BI, Tableau или аналогами) будут преимуществом;
- Понимание основных бизнес- и финансовых показателей;
- Навыки построения аналитических отчетов и презентаций;
- Понимание принципов автоматизации бизнес-процессов;
- Умение работать с большими объемами информации и находить закономерности в данных;
- Способность переводить бизнес-задачи в понятные требования для IT-команды;
- Аналитическое мышление, внимательность к деталям и системный подход;
- Умение самостоятельно работать с задачами и доводить их до результата.
- Будет преимуществом:
- Опыт работы с платежными системами, банками, кредитными продуктами, электронными кошельками или другими FinTech-сервисами;
- Опыт работы с API и понимание принципов интеграции IT-систем;
- Знание Python на базовом уровне;
- Опыт работы с CRM, ERP и финансовыми системами;
- Понимание основ риск-менеджмента и антифрод-систем;
- Опыт участия в запуске или развитии цифровых продуктов;
- Понимание принципов работы AI/ML и возможностей их применения в финансовых сервисах.
Стек и инструменты
Зарплата ниже рынка
На 35% ниже медианы Data/ML по 38 вакансиям за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
В долларовых вакансиях за это платят в 1,7 раза больше
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, middle, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
650 000 ₸
500 000 – 1 025 000 ₸ · 18 вакансий
Международные (USD)
1 089 432 ₸
680 895 – 2 269 650 ₸ · 29 вакансий
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
Риск-аналитик
~675 000 ₸ оценка
Нужен аналитик данных в области кредитных рисков: автоматизация отчётности на SQL и Python, построение скоринговых карт и моделей PD/LGD, работа с большими данными и ETL. Требуется опыт от 3 лет, знание статистики и машинного обучения, уверенный SQL и Python, плюс Power BI. Предлагают конкурентную зарплату с годовым бонусом, 28 дней отпуска, обучение и расширенный соцпакет.
Senior ML Engineer в RecSys
~675 000 ₸ оценка
В Kaspi.kz ищут специалиста по Data Science и ML для создания рекомендательных систем, анализа A/B тестов и персонализации товаров и бонусов. Нужен опыт работы с RecSys или NLP от 2-3 лет, уверенное владение SQL и Python (pandas, numpy, sklearn), знание основ ML и статистики. Работа полностью в офисе в Алматы, предлагают конкурентную зарплату, обучение и менторство.
Аналитик данных / Business Analyst
~675 000 ₸ оценка
Нужен аналитик для сбора и обработки данных по рынкам пяти стран, анализа эффективности продаж и построения отчетов и дашбордов в Power BI. Основные требования — уверенный Excel, опыт с Power BI и аналитическое мышление. Работа в офисе в Алматы в международной фармкомпании с официальным трудоустройством и конкурентной зарплатой.
Data Engineer
~675 000 ₸ оценка
Teez ищет Data Engineer для построения и развития инфраструктуры данных: ETL/ELT и CDC-пайплайны, хранилища и витрины, работа с PostgreSQL, ClickHouse и S3/lakehouse. Нужны 2+ года опыта в Data Engineering, уверенные SQL и Python, Airflow и Kafka, понимание моделирования данных и контроля качества. Предлагают работу в быстрорастущем казахстанском marketplace, современный стек, влияние на архитектуру data-платформы и офис в Алматы.
Data Scientist
~675 000 ₸ оценка
Teez ищет Data Scientist для разработки ML-моделей в e-commerce: динамическое ценообразование, прогнозирование спроса, сегментация и рекомендации. Нужны 2+ года опыта, уверенный Python и SQL, знание pandas, NumPy, scikit-learn, градиентного бустинга и временных рядов. Предлагают работу над быстрорастущим казахстанским маркетплейсом, современный стек, офис в Алматы и официальное трудоустройство.
Аналитик данных
~675 000 ₸ оценка
Teez ищет аналитика данных для быстрорастущего казахстанского marketplace. Нужно анализировать ключевые метрики e-commerce (GMV, выручка, маржинальность, юнит-экономика), строить дашборды и витрины, проводить план-факт и A/B-анализ, помогая бизнесу принимать решения на основе данных. Требуется 2+ года опыта в Data/Business/Product Analytics, уверенный SQL и BI-инструменты (Power BI, Superset, Tableau), понимание финансовых показателей. Предлагают работу в сильной команде, большой объем реальных данных, официальное трудоустройство и офис в Алматы.