В многопрофильную международную инвестиционную группу Finstar Financial Group требуется Директор по рискам.
Задача:
Построить с "нуля" систему управления рисками для исламской МФО: кредитный скоринг, андеррайтинг, мониторинг портфеля, NPL-контроль, fraud prevention. Первая линия защиты между быстрым масштабированием и качеством портфеля.
Обязанности:
- Разработка и внедрение скоринг-модели для POS-мурабахи (rule-based → ML по мере накопления данных)
- Интеграция с ЦБКИ (кредитное бюро), MyID (eKYC), telco-scoring (Ucell, Beeline)
- Определение лимитов, условий одобрения, risk-based pricing
- Политика андеррайтинга: автоматический vs ручной трек, эскалация, исключения
- Мониторинг качества портфеля: NPL 30+/60+/90+, vintage analysis, roll rates, migration matrix
- Резервирование: расчёт провизий (ECL / AAOIFI approach), рекомендации по write-off
- Регулярная отчётность для CEO, ЦБ и DFI-инвесторов (ежемесячные risk reports)
- Стратегия soft collection: SMS-каскады, IVR, outbound calls, timing оптимизация
- Шариатский compliance
- Взаимодействие с коллекторскими агентствами (hard collection) для NPL 90+
- Правила антифрода: velocity checks, device fingerprinting, IP-анализ
- Мониторинг аномалий: нехарактерные паттерны (множественные заявки, мерчант-коллюзия)
- Настройка risk-модулей на платформе (Fimple / Fido-Biznes): scorecard engine, decisioning rules, limits
- Интеграция с Power BI / Metabase для risk dashboards
Требования:
- 5+ лет в risk management в финансовом секторе (банк, МФО, BNPL, fintech)
- Практический опыт построения скоринг-модели (rule-based или ML): от данных до продакшена
- Опыт работы с кредитным бюро (ЦБКИ Узбекистана - преимущество, но не обязательно)
- Опыт управления NPL-портфелем: vintage analysis, provisioning, write-off
- Опыт запуска коллекшн-стратегии (soft + hard)
Навыки:
- SQL - свободный уровень (ежедневный инструмент для анализа портфеля)
- Python (или аналоги) - для построения и валидации моделе
- Excel - продвинутый (pivot, VBA, financial modelling)
- Знание статистики: logistic regression, decision trees
- Понимание unit economics кредитного продукта (LTV, CAC, loss rate, margin)
Образование:
- Высшее: математика, статистика, экономика, финансы, IT или смежные
- Желательно: FRM, PRM, CFA (любой уровень), или CIFE (Islamic Finance)
- Русский язык - C1+ (рабочий язык)
- Английский язык - B2+ (документация, отчётность для DFI, вендоры)
- Узбекский - родной (клиенты, мерчанты, ЦБ)
Желательно:
- Опыт в исламских финансах (мурабаха, таваррук - понимание шариатских ограничений в risk)
- Опыт работы в Узбекистане или Центральной Азии
- Опыт с ZOOD, Uzum Nasiya, Alif Nasiya или аналогичными BNPL-платформами региона
- Опыт с Fimple, Fido-Biznes или другими lending CBS
- Опыт построения fraud-detection систем
- ML-engineering: MLOps, model monitoring, A/B testing скорингов