Credit Risk Manager — онлайн-кредитування
Ринки: Малайзія, Шрі-Ланка, ПАР
Шукаємо Credit Risk Manager для управління кредитною політикою та якістю портфеля на ринках Малайзії, Шрі-Ланки та ПАР.
Головне завдання — знаходити баланс між зростанням видач, кредитним ризиком і прибутковістю. Ви аналізуватимете портфель, тестуватимете зміни політики та оцінюватимете їхній вплив на економіку когорт, працюючи спільно з CRO, Country Manager, Data Science, розробкою, антифродом і командою стягнення.
Чим потрібно буде займатися
Управляти кредитною політикою
Розробляти й актуалізувати правила ухвалення рішень: пороги скорингу, стоп-фактори, ліміти за сумами та строками, умови повторних видач і підвищення лімітів.
Підтримувати політику в межах ризик-апетиту, затвердженого CRO, з урахуванням цільових рівнів схвалення, раннього дефолту та повернення коштів за когортами.
Виносити зміни за межами своїх повноважень на розгляд CRO або ризик-комітету.
Вести журнал змін: фіксувати гіпотези, очікуваний ефект, контрольні групи, строки перевірки й умови відкату.
Аналізувати портфель та його економіку
Щотижня відстежувати воронку рішень, частку автоматичних схвалень і ранні показники якості — FPD та DPD1–5 — за когортами видачі, каналами, сегментами й діапазонами скору.
Аналізувати вінтажі, переходи між групами прострочення, повернення коштів та економіку когорт.
Оцінювати маржу, кредитні втрати, витрати на видачу та стягнення, беззбитковий рівень дефолту за продуктами й сегментами.
Ініціювати коригування політики в разі відхилень і відповідати за планові показники ринку щодо якості портфеля та чистого грошового результату когорт.
Тестувати й розвивати кредитні рішення
Проєктувати та проводити A/B-тести порогів, лімітів, сум і правил повторних видач із контрольною групою.
Оцінювати результати тестів за економікою когорти, враховуючи вплив на обсяг видач, дефолт і прибутковість.
Розвивати використання нових джерел даних: шукати провайдерів, проводити тестування на історичних даних, розраховувати окупність і супроводжувати впровадження.
Спільно з Data Science формулювати вимоги до скорингових моделей: цільова змінна, сегмент і бізнес-критерії.
Приймати моделі до тестування, обирати пороги та брати участь у моніторингу їхньої роботи після запуску.
Взаємодіяти з командами ринку
Ставити завдання Data Science і команді risk engine, описувати правила, тест-кейси та критерії приймання, перевіряти результат на даних робочої системи.
Щотижня обговорювати портфель і маржу з Country Manager, узгоджувати зміни, що впливають на обсяг видач і конверсію.
Спільно з антифродом працювати над якістю автоматичних рішень, передавати сигнали щодо підозрілих сегментів і використовувати антифрод-розмітку в аналізі.
Передавати команді стягнення інформацію про сегменти з підвищеним ризиком.
Готувати аналітику щодо стану портфеля, виконання плану та запропонованих змін.
Спільно з юристами забезпечувати відповідність кредитної політики місцевим вимогам щодо вартості кредиту, перевірки платоспроможності й використання даних.
Що для нас важливо
Від 3 років досвіду в кредитних ризиках або управлінні портфелем у споживчому кредитуванні: онлайн-позики, PDL, мікрофінансування або беззаставне роздрібне кредитування в банку.
Практичний досвід самостійної зміни кредитної політики: порогів, стоп-факторів, лімітів і сум — із вимірюваними результатами.
Досвід проведення A/B-тестів із контрольною групою: від дизайну й визначення тривалості до аналізу результатів.
Володіння вінтажним аналізом, метриками FPD і DPD, roll rates та аналізом повернення коштів за когортами.
Розуміння юніт-економіки позики: маржа, втрати, вартість залучення та беззбитковий рівень дефолту.
Впевнений SQL: здатність самостійно збирати й аналізувати дані щодо позик і платежів.
Python або R на рівні аналізу даних.
Розуміння скорингових моделей на рівні бізнес-користувача: Gini, PSI, вибір порога, порівняння нової та чинної моделі. Самостійна розробка моделей не входить до завдань ролі.
