В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.

Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов,
Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы,
Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков.
Мы развиваем финансовую культуру страны.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Группе финансового моделирования открыта вакансия «Старший аналитик данных».

Чем предстоит заниматься

Построения моделей unit-экономики продукта и расчета клиентских метрик (LTV, CAC, RR, CR и т.п.);
Участие в процессе обновления бизнес-плана и финансовой модели проекта;
Контроль загрузки, анализ полноты и консистентности данных;
Доработка методологии расчетов финансовых метрик, постановка ТЗ на разработку витрин данных;
Визуализация отчетности и подготовка презентаций;
План-факт анализ.

Мы ожидаем от вас

Релевантный опыт работы в направлении продуктовой, клиентской, финансовой аналитики больших данных;
Опыт построения моделей unit-экономики продукта и расчета клиентских метрик(LTV, CAC, RR, CR и т.п.)
Понимание основных форм финансовой отчетности и взаимосвязи между ними (знание бухгалтерского и налогового законодательства желательно);
Знание методов математической статистики и эконометрики;
Владение MS Excel и Power Point на профессиональном уровне (VBA желательно);
Навыки написания сложных SQL запросов(Oracle SQL желательно);
Навыки визуализации отчетности (Power BI желательно).