Аналитик данных – ESG и регуляторная отчетность (финансовые услуги)
О компании Capco
В Capco Poland мы не просто очередная консалтинговая компания — мы динамичная сила, движущая цифровую трансформацию в финансовом мире. Как мировой лидер в области технологий и управленческого консалтинга, мы помогаем клиентам решать сложные задачи в банковской сфере, платежах, на рынках капитала, в управлении состоянием и активами.
Наша культура — это быстрый темп, гибкость и предпринимательский дух. Мы действуем быстро, думаем творчески и ставим людей в центр всего, что делаем. Мы страстно стремимся приносить ценность нашим клиентам, создавая возможности для роста и развития наших сотрудников.
Мы гордимся тем, что являемся:
•Лидерами в консалтинге по банковскому делу, платежам, рынкам капитала, управлению состоянием и активами
•Сторонниками гибкой, инновационной и совместной рабочей среды
•Приверженцами привлечения и развития исключительных талантов
Роль
Мы ищем опытного аналитика данных для поддержки инициатив по ESG (экологическим, социальным и управленческим аспектам) и регуляторной отчетности в ведущем глобальном финансовом учреждении.
В этой роли вы будете участвовать в разработке, улучшении и поддержке данных, которые обеспечивают ключевые регуляторные и устойчивые раскрытия, включая EU Taxonomy, раскрытия EBA Pillar 3 ESG и требования, связанные с SREP.
Вы будете тесно сотрудничать с бизнес-стейкхолдерами, командами регуляторной отчетности, инженерами данных и техническими специалистами для анализа сложных наборов данных, получения значимых инсайтов, расследования проблем с качеством данных и преобразования бизнес-требований в надежные решения с данными.
Роль сочетает в себе практический анализ данных, трансформацию данных и взаимодействие с заинтересованными сторонами, с сильным акцентом на Python, PySpark, SQL и распределенную обработку данных, используя инструменты, такие как Jupyter Notebook и GitHub.
Основные обязанности
•Анализировать и обрабатывать большие, сложные наборы данных для поддержки требований ESG регуляторной отчетности и раскрытия информации.
•Поддерживать разработку, улучшение и сопровождение данных, используемых для EU Taxonomy, EBA Pillar 3 ESG, SREP и других регуляторных инициатив.
•Выполнять исследование данных, трансформацию, агрегацию и валидацию с использованием SQL, Python, Pandas и PySpark.
•Использовать Jupyter Notebook для исследовательского анализа данных, прототипирования, тестирования и проверки трансформаций данных.
•Исследовать несоответствия данных, выявлять коренные причины и предоставлять практические рекомендации бизнесу и техническим стейкхолдерам.
•Проводить проверки качества данных, сверки и оценки согласованности для обеспечения точных и надежных результатов отчетности.
•Сотрудничать с инженерами данных для определения, реализации и оптимизации трансформаций данных и ETL-процессов.
•Собирать, анализировать и преобразовывать бизнес- и регуляторные требования в технические спецификации и логику трансформации данных.
•Оценивать влияние изменений в требованиях к отчетности на существующие наборы данных, каналы обработки данных и результаты.
•Работать с крупномасштабными наборами данных в Apache Spark и распределенных вычислительных средах, обеспечивая эффективную обработку данных.
•Поддерживать тестирование, валидацию и внедрение новых или улучшенных решений с данными.
•Использовать GitHub для контроля версий, совместной работы с кодом и управления изменениями.
•Документировать сопоставления данных, правила трансформации, аналитические выводы и происхождение данных.
•Четко коммуницировать результаты, риски и рекомендации как техническим, так и нетехническим стейкхолдерам.
Навыки и опыт
•4-5+ лет опыта в анализе данных, предпочтительно в банковской сфере, финансовых услугах или регуляторной отчетности.
•Сильные навыки работы с SQL, включая сложные объединения, CTE, агрегации, оконные функции и сверку данных.
•Практический опыт работы с Python, в частности:
•Pandas для манипуляции данными, очистки, агрегации и анализа.
•PySpark для обработки и трансформации больших объемов данных.
•Работа с структурированными наборами данных и реализация логики валидации данных.
•Практический опыт работы с Jupyter Notebook для разработки на Python/PySpark, исследовательского анализа данных, прототипирования и проверки данных.
•Хорошее понимание Apache Spark и концепций распределенных вычислений, включая операции с DataFrame, партиционирование и оптимизацию производительности.
•Твердое понимание обработки данных, ETL-процессов, трансформаций данных и контроля качества данных.
•Опыт анализа больших наборов данных и расследования несоответствий данных из различных источников.
•Знакомство с Git/GitHub, включая ветвление, pull-запросы и совместные рабочие процессы разработки.
•Способность переводить бизнес-требования в технические спецификации данных и эффективно работать с командами инженеров данных.
•Сильное аналитическое мышление, навыки решения проблем и внимание к деталям.
•Опыт сотрудничества с бизнес-стейкхолдерами, инженерами данных и кросс-функциональными командами.
•Отличные коммуникативные навыки с умением ясно объяснять сложные вопросы, связанные с данными.
•Свободное владение английским языком, как письменным, так и устным.
•Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, математики, финансов или смежной области.
Желательно
•Опыт работы с Prophecy для визуальной разработки, оркестрации и управления Spark-ориентированными конвейерами данных и ETL-процессами.
•Знакомство с интеграцией Prophecy с PySpark и рабочими процессами разработки на основе Git.
•Опыт работы с ESG-данными, отчетностью по устойчивому развитию или регуляторными раскрытиями.
•Понимание EU Taxonomy, раскрытий EBA Pillar 3 ESG или SREP.
•Знание банковских доменов данных, таких как кредитный риск, кредитование, информация о контрагентах и финансовые риски.
•Опыт работы с данными регуляторной отчетности, происхождением данных и рамками управления данными.
•Знакомство с оптимизацией производительности Spark и архитектурами обработки больших данных.
•Предыдущий опыт работы в международной банковской или консалтинговой среде.
Что мы предлагаем
•Гибкая модель сотрудничества на основе контракта B2B.
•Возможность работать над стратегическими инициативами ESG и регуляторной отчетности для ведущего глобального финансового учреждения.
•Знакомство с современными технологиями работы с данными, включая Python, PySpark, Apache Spark, Jupyter Notebook и распределенные вычисления.
•Возможность сотрудничать с опытными инженерами данных, бизнес-аналитиками и специалистами по регуляторной отчетности.
•Сложные проекты, сочетающие технический анализ данных с экспертизой в области финансовых услуг.
•Дружелюбная и поддерживающая команда.
•Доступ к возможностям профессионального развития и глобальной сети экспертов.
Процесс найма
•Скрининговый звонок с рекрутером
•Интервью с менеджером по найму Capco / техническое интервью
•Интервью с клиентом
•Обратная связь / предложение
Сотрудничество по модели B2B в гибридном формате с возможностью предоставления услуг из офиса в Кракове в объеме, согласованном в зависимости от потребностей проекта.
