- Hiring from
- Poland
- Work type
- Hybrid
- Posted
Is this job info correct?
511,036 remote jobs, straight from company career pages
100% free · New jobs every hour
Show job descriptionHide job description
Zakres zadań
- 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)