عالم بيانات (مخاطر الائتمان)

Shary

في هذا الدور، ستقوم بتصميم وتحسين بطاقات تقييم مخاطر الائتمان التي تدعم قرارات الإقراض الفورية لتطبيق TRU، وبناء مراقبة آلية لرصد الانحراف والتأخر والاحتيال مبكرًا، وتحويل الرؤى المستندة إلى البيانات إلى تحديثات سياسية تحافظ على نمو سريع يكون مربحًا ومتوافقًا تمامًا.
المسؤوليات الرئيسية:
• تصميم وتطوير وضبط بطاقات تقييم مخاطر الائتمان (تطبيق، سلوك، والتحصيل) باستخدام الانحدار اللوجستي، WOE/IV، وزيادة ML.
• قيادة اختبار الأبطال والمتحدين، واختبار البيانات التاريخية، والتوثيق التنظيمي الكامل لتلبية معايير FRA.
• بناء لوحات مراقبة آلية لـ KS و PSI وتنبيهات التأخر المبكر، والاستجابة بسرعة للانحراف.
• الشراكة مع هندسة البيانات لإثراء مخزن الميزات لدينا والحفاظ على سلالة بيانات قوية.
• التعاون مع فريق الاحتيال لتصميم وتحسين نماذج التحذير المبكر والقواعد التي تتضمن تطبيقات ومعاملات مشبوهة.
• تحليل أداء المحفظة (PD، LGD، EAD) وترجمة الرؤى إلى تحديثات سياسة ائتمانية أو حدود.
• تقديم النتائج للقيادة والمنظمين، وتحويل التحليلات المعقدة إلى توصيات واضحة وقابلة للتنفيذ.
المؤهلات:
• خبرة لا تقل عن سنتين في علم البيانات، تحليل مخاطر الائتمان، أو تطوير بطاقات التقييم (الإقراض الاستهلاكي، BNPL، بطاقات الائتمان).
• إتقان في Python أو R، معرفة قوية بـ SQL، وإلمام بـ SAS/STAT؛ خبرة عملية مع Git وخطوط أنابيب MLOps.
• فهم قوي لهندسة الميزات، والتحقق من النماذج، وإطارات IFRS 9/Basel، وإرشادات FRA.
• القدرة على تصور البيانات باستخدام Tableau أو Power BI أو matplotlib وصياغة قصص بيانات مثيرة.
• درجة علمية في الإحصاء أو الرياضيات أو علوم الحاسوب أو الهندسة أو مجال كمي ذي صلة.
• نقاط إضافية لـ Spark/BigQuery، AWS/GCP، والتعرض لتحليلات الاحتيال أو مصادر البيانات البديلة.