W skrócie
- Zadania: Monitoruj portfel BNPL i MCA, analizuj ryzyko oraz rekomenduj działania.
- Firma: Innowacyjna firma technologiczna, lider w branży logistycznej.
- Benefity: Elastyczne godziny pracy, kafeteryjny system benefitów i platforma e-learningowa.
- Pozostałe informacje: Możliwość pracy w międzynarodowym zespole i udział w inicjatywach społecznych.
- Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w dynamicznym środowisku i rozwijaj swoje umiejętności analityczne.
- Kwalifikacje: Minimum 5 lat doświadczenia w ryzyku kredytowym oraz umiejętność analizy danych.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 82800 - 101200 zł za rok.
Kompleksowe monitorowanie portfela BNPL, a wraz z jego rozwojem również MCA, w tym ekspozycji, zaległości, opóźnień i strat w odniesieniu do przyjętego apetytu na ryzyko oraz wczesne identyfikowanie odchyleń. Monitorowanie efektywności modeli scoringowych i decision engine, w tym approval rates, override rates, stabilności populacji oraz zdolności dyskryminacyjnej modeli, a także rekomendowanie ich rekalibracji w przypadku pogorszenia wyników. Prowadzenie analiz dotyczących limitów i ekspozycji, w tym wykorzystania limitów i koncentracji ryzyka, oraz eskalowanie przekroczeń i pojawiających się ryzyk koncentracji. Projektowanie i utrzymywanie early-warning indicators, pozwalających identyfikować pogorszenie jakości portfela jeszcze przed pojawieniem się strat, oraz przekładanie wyników analiz na konkretne rekomendacje działań. Tworzenie i rozwijanie analiz vintage, cohort oraz roll-rate w celu identyfikowania zmian jakości kredytowej pomiędzy poszczególnymi okresami udzielania finansowania, produktami oraz segmentami klientów. Przygotowywanie danych i analiz dotyczących prognozowania strat, wykorzystywanych w procesach IFRS 9, budżetowaniu oraz raportowaniu apetytu na ryzyko i raportowaniu zarządczym.
Nasze wymagania:
- Minimum 5 lat doświadczenia w obszarze ryzyka kredytowego lub zarządzania portfelem w consumer lending lub BNPL.
- Minimum 4 lata doświadczenia w ilościowej analizie portfela na dużych zbiorach danych z wykorzystaniem SQL oraz Python lub R.
- Minimum 3 lata doświadczenia w monitorowaniu efektywności scorecardów i/lub decision engine.
- Minimum 5 lat doświadczenia w branży usług finansowych lub lendingu.
- Bardzo dobra znajomość metod monitorowania ryzyka portfelowego, w tym delinquency, arrears, roll rates oraz analiz vintage i cohort.
- Znajomość metod monitorowania efektywności modeli scoringowych i decision engine, w tym PSI, Gini/KS oraz override analysis.
- Znajomość metodologii zarządzania limitami i ekspozycją kredytową, w tym analiz koncentracji i wykorzystania limitów.
- Umiejętność projektowania wskaźników wczesnego ostrzegania w ramach przyjętego apetytu na ryzyko.
- Zaawansowana znajomość SQL oraz narzędzi analitycznych, takich jak Python lub R, pozwalająca na pracę z dużymi zbiorami danych portfelowych i kredytowych.
- Znajomość zagadnień związanych z prognozowaniem strat oraz stagingiem i tworzeniem rezerw zgodnie z IFRS 9.
- Znajomość wymagań regulacyjnych CCD2 dotyczących oceny zdolności kredytowej oraz zasad GDPR/RODO w zakresie wykorzystywania danych kredytowych.
- Ogólna znajomość struktur danych wykorzystywanych w feature store i systemach podejmowania decyzji kredytowych.
- Wykształcenie wyższe, preferowane kierunki: finanse, ekonomia, statystyka, matematyka lub inny kierunek ilościowy.
- Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.
Mile widziane:
- Minimum 1 rok doświadczenia w obszarze BNPL lub krótkoterminowych kredytów konsumenckich.
- Minimum 1 rok doświadczenia w Merchant Cash Advance lub zarządzaniu ryzykiem kredytowym w segmencie SME.
- Doświadczenie związane z IFRS 9, tworzeniem rezerw lub przygotowywaniem danych wykorzystywanych do prognozowania strat.
- Znajomość specyfiki cyklu życia produktów BNPL i krótkoterminowych kredytów konsumenckich.
- Znajomość ryzyka związanego z finansowaniem merchantów oraz Merchant Cash Advance.
- Znajomość analityki ryzyka fraudowego, w tym mechanizmów identyfikowania wzorców typu bust-out.
- Doświadczenie w pracy z Databricks lub środowiskami analitycznymi typu lakehouse.
- Znajomość danych pochodzących z biur informacji kredytowej, takich jak BIK, oraz alternatywnych źródeł danych.
- Doświadczenie w prezentowaniu analiz i rekomendacji dotyczących portfela przed komitetami ryzyka lub komitetami kredytowymi.
- Doświadczenie we współpracy z rozwiązaniami decyzyjnymi wykorzystującymi AI/ML oraz znajomość zagadnień związanych z governance modeli, takich jak bias, explainability, drift czy human-in-the-loop.
- Certyfikacja FRM, PRM lub równoważna certyfikacja z obszaru ryzyka kredytowego.
Oferujemy:
- Współpracę z innowacyjną firmą technologiczną o międzynarodowym zasięgu, która jest liderem branży logistycznej w Polsce.
- Współpracę w ramach kontraktu B2B.
- Możliwość poszerzania kompetencji oraz zdobywania nowych.
- Partnerską współpracę, która jest dla nas największą wartością.
- System kafeteryjny z możliwością wyboru benefitów, z których chcesz korzystać (np. Multisport, opieka medyczna, bony do sklepów, bilety na wydarzenia i wiele więcej).
- Platformę e-learningową ze szkoleniami w formie filmów, magazynów, quizów.
- Możliwość udziału w inicjatywach firmowych, takich jak wolontariat InPost InHelp, Szlachetna Paczka czy wydarzenia sportowe (np. biegi sztafetowe).
Senior Credit Risk Portfolio Expert in Warsaw – pracodawca: InPost
InPost to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju w dynamicznym środowisku e-commerce. Pracując jako Senior Data Developer, będziesz miał realny wpływ na podejmowanie decyzji strategicznych, a także możliwość współpracy z międzynarodowym zespołem ekspertów. Nasza kultura pracy sprzyja innowacjom i eksperymentowaniu z nowymi technologiami, co czyni naszą firmę atrakcyjnym miejscem dla osób poszukujących satysfakcjonującej kariery.