Credit Card Risk Analytics Lead

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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,

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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.