Аналитик внутреннего казначейства — Python и SQL ЭкспобанкОпубликовано 29.10.2026

212K ₽–263K ₽/мес

Опубликовано 29.10.2026

оценка на руки

Россия Middle FinTech Python SQL Liquidity Analysis FTP Interest Rate Risk Foreign Exchange Risk

212K ₽–263K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

В Экспобанке открыта позиция в направлении внутреннего казначейства. В работе — ликвидность, FTP, а также процентные и валютные риски.

Чем вы будете заниматься

Работать с вопросами ликвидности и FTP.
Анализировать процентные и валютные риски.
Использовать Python и SQL.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно применяет Python и SQL для обработки казначейских данных, расчёта показателей ликвидности и подготовки воспроизводимой аналитики.

→

Системно разбирается в FTP и умеет связывать внутреннее ценообразование фондирования с процентными и валютными рисками банка.

→

Для специалиста среднего уровня характерны самостоятельность в проверке данных, внимательность к допущениям и способность объяснить, как изменения ставок или валютных курсов отражаются на рисковых показателях.

→

Комфортно работает в офисном режиме Экспобанка: быстро уточняет детали у коллег казначейства и смежных подразделений, чтобы превращать аналитические выводы в практические решения.

Ресурсы для обучения

→Основы 1С:Зарплата и управление персоналом: Начальный уровень, 2 900₽ | курс на StepikКурс

→Бухгалтерский учёт с нуляКурс

→Практикум "Налоги с заработной платы 2025": Средний уровень, Бесплатно | курс на StepikКурс

Карьерный путь

Аналитик внутреннего казначейства — Python и SQL (Сейчас)→Ведущий аналитик казначейства по ликвидности, FTP и рыночным рискам (Через 1–2 года)→Руководитель направления аналитики казначейства или управления балансовыми рисками (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026

$1,8 млрд

Годовой рост экосистемы Python

12%

Внедрение AI-инструментов в Python-аналитику

45%

Инвестиции в Python- и data-инфраструктуру

+18%

Навыки и требования

Обязательные

PythonSQLLiquidity Analysis

Растущий спрос

Polars и DuckDB для быстрой обработки финансовых данныхApache Airflow для оркестрации ETL-процессов и казначейской отчётностиСценарное моделирование процентного и валютного риска на Python

Снижающийся спрос

Ручная обработка казначейских расчётов в Excel/VBAPandas как единственный инструмент аналитики больших наборов данных

Тренды отрасли

Переход казначейской аналитики от таблиц к воспроизводимым пайплайнам

Российские технологические компании автоматизируют расчёты ликвидности, FTP и валютных позиций: Python и SQL позволяют регулярно пересчитывать показатели по данным из нескольких систем. Для кандидата полезны навыки построения проверяемых ETL-процессов, контроля качества данных и сверки результатов с бухгалтерскими системами.

Рост внимания к процентному и валютному риску

Высокая волатильность ставок и курсов усиливает потребность в сценарном анализе денежных потоков, переоценке позиций и стресс-тестировании. Для этой роли особенно применимы расчёты чувствительности к изменению ставок и курсов, анализ разрывов ликвидности и документирование допущений моделей.