Портфельный аналитик (Collection)

Сентинел Кредит Менеджмент

Сигналы объявления: 1 из 3

Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.

Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 14 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.

Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.

Как проверить работодателя →

📍 Москва 💼 От 1 года до 3 лет

Откликнуться на hh.ru

✍ Составить сопроводительное письмо

Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.

Пожаловаться на подозрительную вакансию

Опишите конкретные признаки обмана. Не указывайте паспортные данные, номера карт или чужие контакты. После трёх учтённых жалоб объявление скрывается до проверки; это не доказательство мошенничества.

⚠ Пожаловаться

Чем предстоит заниматься:

- Управлением портфелем задолженности (оценка качества, прогнозирование сборов по имеющимся моделям, расчёт доходности при различных стратегиях работы);

- Мониторингом основных показателей эффективности взыскания на регулярной основе;

- Подготовкой аналитических материалов по запросу руководства;

- Разработкой и внедрением стратегий взыскания;

- Назначение оптимальных стратегий взыскания с учетом каналов коммуникации (звонки, SMS, мессенджеры, email), сегментации должников и прогнозируемой доходности по портфелю;

- Проведением пилотов, А/В тестов, участием в построении процессов на основе полученных результатов пилота/тестирования;

- Участием в тестировании и применении новых инструментов взыскания.

Мы станем отличной командой если ты:

- Имеешь высшее техническое/математическое образование;

- Знаешь как применять на практике различные статистические методы анализа данных;

- Отлично умеешь применять MS Excel в работе;

- Знаешь SQL – средний/продвинутый уровень (написание сложных аналитических запросов с JOIN, подзапросами, оконными функциями, агрегация данных);

- Умеешь работать в Power BI – создание дашбордов, визуализация данных, DAX;

- Имеешь опыт работы с A/B тестированием (планирование, проведение, интерпретация результатов).

Будет плюсом:

- Знание Python или R – базовый/средний уровень (pandas, numpy, scipy для анализа данных и автоматизации расчетов);

- Понимание бизнес-метрик взыскания (recovery rate, roll rate, collection efficiency).