# UZŅĒMUMU KREDĪTRISKA ANALĪTIĶIS/-E at CV-Online Recruitment

> Location unclear · Unspecified · Other · open. Source: https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Acvonlinelatvia%3A2796868 (read 2026-11-09).

## Facts (observed)

- Company: [CV-Online Recruitment](https://alderhq.app/companies/cv-online-recruitment)
- Location text: Rīga, Rīga, Latvija
- Where it can be done from (inferred): Location unclear (evidence: "Location: Rīga, Rīga, Latvija")
- Posted: 2026-10-26 (14 days ago)
- First seen by alder: 2026-11-04 · last verified: 2026-11-09
- Reposted: 0 times · edited: 0 times
- Apply on the employer's site: https://cvonlinelatvia.recruitee.com/o/uznemumu-kreditriska-analitikis-e

## Pay and sponsorship

- Posted pay: €30k–€36k per year (from the listing's pay field)

## Description (the employer's text)

Analizēt Latvijas un ārvalstu uzņēmumu finanšu pārskatus, naudas plūsmu, kredītvēsturi un maksātspēju.

Izvērtēt faktoringa, reversā faktoringa un pārrobežu tirdzniecības finansēšanas darījumus, to dokumentāciju un riskus.

Sagatavot kredītriska atzinumus, finansēšanas rekomendācijas un priekšlikumus kredītlimitiem.

Pilnveidot kredītriska vērtēšanas un scoring metodoloģijas, analizējot finanšu un nefinanšu rādītājus.

Uzraudzīt finansēšanas portfeli, maksājumu disciplīnu, riska koncentrāciju un agrīnās brīdināšanas indikatorus.

Sadarboties ar kredītapdrošinātājiem un atbalstīt klientu izpēti atbilstoši KYC/KYB prasībām.

### Requirements

Augstākā izglītība finansēs, ekonomikā, grāmatvedībā vai līdzīgā jomā.

Vismaz 2–3 gadu pieredze kredītriska analīzē, kreditēšanā, faktoringā vai finanšu nozarē.

Praktiskas zināšanas uzņēmumu finanšu pārskatu un kredītspējas analīzē.

Izpratne par kredītriska vērtēšanu, kredītlimitu noteikšanu un finansēšanas darījumiem.

Ļoti labas MS Excel prasmes un spēja sagatavot skaidrus, pamatotus atzinumus.

Teicamas latviešu un labas angļu valodas zināšanas (vismaz B2 līmenī).

---
Data: alder (https://alderhq.app). Cite https://alderhq.app/jobs/recruitee%3Acvonlinelatvia%3A2796868 and the date you read it. Observed facts come from the employer's own listing; location reach, level, family and skills are inferences.