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Jeeves ist eine Finanzplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, internationale Ausgaben und Zahlungen an einem Ort zu verwalten. Zu den Dienstleistungen gehören die Ausgabe von Firmenkarten, Ausgabenmanagement, grenzüberschreitende Überweisungen, Devisenwechsel und direkte Integrationen mit Buchhaltungssystemen. Die Plattform unterstützt Geschäftsabläufe in mehr als 25 Ländern und mehreren Währungen. Durch die Bündelung dieser Funktionen hilft Jeeves Unternehmen, ihre Abhängigkeit von fragmentierten Finanztools zu verringern und ihre täglichen Finanzprozesse zu verbessern. Das Unternehmen ist keine Bank, sondern arbeitet mit lizenzierten Banken und anderen Finanzinstituten zusammen, um seine Dienstleistungen bereitzustellen.
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Senior Business Analyst Kreditdatenanalyse – Remote in Argentinien

Jeeves sucht eine erfahrene Business-Analyst-Person zur Verstärkung von Kreditanalysen, Risikomodellierung und automatisierten Kreditentscheidungen für seine Plattform für Firmenkarten, Zahlungen und Ausgabenmanagement. Die Rolle unterstützt Portfolioüberwachung, Kreditrichtlinien und datenbasierte Strategien in ganz Lateinamerika.

ARArgentinienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischBusiness-Analyst
PythonSQLTableau

Beschreibung

  • Externe Datenquellen wie Kreditauskunfteien, Bank-, Open-Finance-, Steuer- und Finanzdaten integrieren und validieren.
  • Einwilligungs- und Verbindungsdaten von Kundinnen und Kunden verbessern, um einen zuverlässigen und regelkonformen Datenzugriff sowie Aktualisierungen zu ermöglichen.
  • Manuelle Kredit- und Portfolioprozesse in wiederholbare, dokumentierte SQL- und Python-Workflows überführen.
  • Kontrollen für die Datenqualität etablieren und eine klare Begleitdokumentation pflegen.
  • Kreditprüfungsstandards und Strategien für Kreditlimits mithilfe interner und externer Daten entwickeln und verfeinern.
  • Ansätze für das Kundenmanagement bei Erhöhungen, Senkungen und Wiederherstellungen von Kreditlinien entwickeln.
  • Kundinnen und Kunden mit hohem Risiko erkennen und Prozesse zur Verringerung potenzieller Verluste entwickeln.
  • Mit Vertrieb und Geschäftsentwicklung zusammenarbeiten, um Wachstumspläne mit der Kreditrichtlinie zu verbinden.
  • Portfolio-KPIs festlegen und Dashboards für Portfoliogesundheit und Strategieperformance erstellen.
  • Frühwarnindikatoren und Überwachungsroutinen für Konten mit Anzeichen einer Verschlechterung entwickeln.
  • Einblicke in Segmentierung und Priorisierung für das Forderungsmanagement liefern, um Rückgewinnungsmaßnahmen zu steuern.
  • Verlustprognosen und Analysen risikobereinigter Renditen gemeinsam mit dem Finanzbereich unterstützen.
  • Statistische Verfahren wie logistische Regression, Segmentierung und Clustering einsetzen.
  • Kreditrisikomodelle entwickeln, validieren und überwachen.
  • Regeln für automatisierte Kreditentscheidungen und Datenanforderungen gemeinsam mit Produkt- und Engineering-Teams definieren.
  • Erkenntnisse aus Modellen in umsetzbare Empfehlungen für Verantwortliche im Kreditbereich und geschäftliche Stakeholder übersetzen.
  • KI-Tools in Analysen einsetzen, ihre Ergebnisse mit Quelldaten validieren und analytische Workflows verbessern.
  • Als Individual Contributor ohne Personalverantwortung mit Data Science, Engineering, Produkt, Forderungsmanagement und Vertrieb zusammenarbeiten.

Anforderungen

  • Drei bis sieben Jahre Erfahrung in der Kreditanalyse, einschließlich praktischer Erfahrung mit Gewerbe- oder KMU-Krediten in den Bereichen Karten, Zahlungen, Kreditvergabe oder einem verwandten Sektor.
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich der Abfrage großer, unstrukturierter Datensätze und der Prüfung der Datenqualität.
  • Anwendungsbereite Python-Kenntnisse für Analysen und statistische Modellierung, einschließlich Regression, Segmentierung und Clustering.
  • Erfahrung mit Versionskontrolltools wie GitHub ist von Vorteil.
  • Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und Verantwortung für Ergebnisse zu übernehmen.
  • Praktische Erfahrung mit externen oder alternativen Datenquellen, vorzugsweise einschließlich deren Integration oder Bereinigung.
  • Erfahrung mit dem Einsatz von KI-Tools wie Claude, ChatGPT oder Gemini für analytische Aufgaben.
  • Nachweisliche Fähigkeit, Analysen in umgesetzte Änderungen an Kreditrichtlinien oder Strategien mit messbaren Ergebnissen zu überführen.
  • Ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit nichttechnischen Stakeholdern.
  • Verhandlungssichere Englischkenntnisse.
  • Bereitschaft zu umfangreicher Überschneidung mit den lateinamerikanischen Geschäftszeiten.
  • Kenntnisse der lateinamerikanischen Kreditdaten- und Open-Finance-Ökosysteme sind wünschenswert.
  • Erfahrung in der Implementierung, Validierung oder Überwachung von Risiko- und Scoringmodellen gemeinsam mit Data-Science-Teams ist wünschenswert.
  • Erfahrung mit Strategien im Forderungsmanagement oder Frühwarnprogrammen ist wünschenswert.
  • Erfahrung mit Visualisierungsplattformen wie Tableau, Metabase oder Claude Visualization Tools ist wünschenswert.
  • Spanisch- und/oder Portugiesischkenntnisse sind wünschenswert.
  • Erfahrung in einem schnell wachsenden Start-up- oder Fintech-Umfeld ist wünschenswert.

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