Credit Card Risk Analytics Lead
TypeContract
LocationArgentina, Colombia, Mexico, Peru
Posted2 hours ago
Sobre el puesto:
Su labor asegura que el crecimiento de la cartera se mantenga dentro del apetito de riesgo aprobado, con decisiones basadas en evidencia, pérdidas esperadas controladas y provisiones IFRS 9 bien fundamentadas. Además, establece el área de Credit Card Risk Analytics como una función escalable, definiendo estándares, gobierno de modelos y la base del equipo analítico que crecerá con el portafolio en los distintos mercados.
Responsabilidades principales:
Diseña y es dueño de la estrategia de suscripción digital, define criterios de elegibilidad, segmentación de riesgo, puntos de corte de score y reglas de exclusión (knockout) a partir de datos de buró, datos alternativos y el historial de otros productos de Vana Tech.
Define la lógica de asignación del límite de crédito inicial por segmento, equilibrando activación, capacidad de pago y expectativa de pérdida.
Construye y mantiene la suite de monitoreo del portafolio, incluyendo curvas de vintage, roll rates, flow-to-loss, mora 30+/60+/90+ DPD, utilización, mix revolvente/transaccional, tasas de pago, incidencia de sobregiro y pérdidas netas.
Traduce las estrategias en reglas de decisión productivas en el motor de decisiones junto con Ingeniería, redactando las especificaciones, los casos de prueba y las validaciones previas y posteriores al despliegue.
Perfil del puesto:
Licenciatura en Administración de Empresas, Finanzas, Ingeniería Industrial o carreras afines; se valora Maestría (MBA) en Negocios o Finanzas.
Experiencia de 5 años en:
Análisis de riesgo de crédito al consumo en fintech, tarjetas o banca de consumo.
Underwriting, scoring conductual o gestión de portafolio, con reglas llevadas a producción.
Construcción o escalamiento de una función analítica o equipo de datos (deseable).}
Conocimientos en:
Modelado de riesgo y estrategia de crédito
IFRS 9: pérdida crediticia esperada (ECL)
Python avanzado y SQL (pandas, scikit-learn)
Diseño de experimentos y pruebas A/B
Inglés avanzado.
Ofrecemos:
Oportunidad de pertenecer a una Fintech líder en crecimiento.
Modalidad Contratista o Servicios Profesionales.
Desarrollo profesional.
Originally posted on Himalayas
Su labor asegura que el crecimiento de la cartera se mantenga dentro del apetito de riesgo aprobado, con decisiones basadas en evidencia, pérdidas esperadas controladas y provisiones IFRS 9 bien fundamentadas. Además, establece el área de Credit Card Risk Analytics como una función escalable, definiendo estándares, gobierno de modelos y la base del equipo analítico que crecerá con el portafolio en los distintos mercados.
Responsabilidades principales:
Diseña y es dueño de la estrategia de suscripción digital, define criterios de elegibilidad, segmentación de riesgo, puntos de corte de score y reglas de exclusión (knockout) a partir de datos de buró, datos alternativos y el historial de otros productos de Vana Tech.
Define la lógica de asignación del límite de crédito inicial por segmento, equilibrando activación, capacidad de pago y expectativa de pérdida.
Construye y mantiene la suite de monitoreo del portafolio, incluyendo curvas de vintage, roll rates, flow-to-loss, mora 30+/60+/90+ DPD, utilización, mix revolvente/transaccional, tasas de pago, incidencia de sobregiro y pérdidas netas.
Traduce las estrategias en reglas de decisión productivas en el motor de decisiones junto con Ingeniería, redactando las especificaciones, los casos de prueba y las validaciones previas y posteriores al despliegue.
Perfil del puesto:
Licenciatura en Administración de Empresas, Finanzas, Ingeniería Industrial o carreras afines; se valora Maestría (MBA) en Negocios o Finanzas.
Experiencia de 5 años en:
Análisis de riesgo de crédito al consumo en fintech, tarjetas o banca de consumo.
Underwriting, scoring conductual o gestión de portafolio, con reglas llevadas a producción.
Construcción o escalamiento de una función analítica o equipo de datos (deseable).}
Conocimientos en:
Modelado de riesgo y estrategia de crédito
IFRS 9: pérdida crediticia esperada (ECL)
Python avanzado y SQL (pandas, scikit-learn)
Diseño de experimentos y pruebas A/B
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