Стажер аналитик отдела продаж

Авто Финанс Банк является специализированным автомобильным банком и имеет два основных направлениях бизнеса: автокредиты на автомобили и финансирование дилеров. Банк имеет высокий уровень инвестиционной надежности, подтвержденный рейтинговыми агентствами и участниками финансового рынка. Ориентация на клиента является основной ценностью Банка и его профессиональной, динамичной и сплоченной команды, стремящейся предвидеть и удовлетворять потребности клиентов.

Профессиональная, динамичная команда, современный офис и возможности профессионального роста – преимущества работы в Авто Финанс Банке.

Мы открываем конкурс на вакансию Стажера в Департаменте розничного финансирования.

Что нужно делать:

• Формировать и рассчитывать ежемесячные прогнозы продаж по новым LADA/USED;

• Разрабатывать ежемесячные презентации для сети LADA/собраний руководителей и т.д.;

• Подготавливать еженедельные срезы для дилерской сети LADA/USED;

• Контролировать ежедневную отчетности по результатам работы Департамента;

• Создавать файлы пролонгации страховых полисов на ежемесячной основе;

• Ежемесячное формирование файлов пролонгации страховых полисов;

• Подготавливать еженедельную отчетности для АВТОВАЗ.

Что мы предлагаем?

• Возможность совмещать работу и учёбу;

• Гарантированное оформление практики для ВУЗа;

• Оформление по ГПХ сроком на 6 месяцев;

• Перспективу трудоустройства в штат по окончанию стажировки;

• Безграничные возможности для карьерного роста в кэптивном Банке №1;

• Профессиональное развитие вместе с личным наставником;

• Компенсацию питания с первого дня;

• Поддержку психологического здоровья, финансовой грамотности и любви к чтению;

• Открытую корпоративную культуру, при которой Директора Департаментов поделятся профессиональной экспертизой.

Ждём Вас, если Вы:

• Имеете высшее или незаконченное высшее образование в области финансов;
• Умеете работать со сводными таблицами и функцией ВПР в Excel,
  владеете Power Point;
• Коммуникабельны, умеете находить общий язык с людьми, внимательны к цифрам и большому массиву данных