Jeeves ir finanšu platforma, kas palīdz uzņēmumiem vienuviet pārvaldīt starptautiskos izdevumus un maksājumus. Tās pakalpojumi ietver uzņēmumu karšu izsniegšanu, izdevumu pārvaldību, pārrobežu pārskaitījumus, valūtas maiņu un tiešu integrāciju ar grāmatvedības sistēmām. Pakalpojumi atbalsta darbību vairāk nekā 25 valstīs un vairākās valūtās. Apvienojot šīs funkcijas, Jeeves palīdz uzņēmumiem samazināt atkarību no sadrumstalotiem finanšu rīkiem un uzlabot ikdienas finanšu darbības. Uzņēmums nav banka; tas sniedz savus pakalpojumus sadarbībā ar licencētām bankām un citām finanšu iestādēm.
Vecākais kredītu analītikas biznesa analītiķis – attālināts darbs Argentīnā
Jeeves meklē vecāko biznesa analītiķi, kas stiprinātu kredītu analītiku, riska modelēšanu un automatizētu lēmumu pieņemšanu uzņēmumu karšu, maksājumu un izdevumu pārvaldības platformā. Šis amats atbalsta portfeļa uzraudzību, kredītpolitiku un datos balstītas stratēģijas visā Latīņamerikā.
Apraksts
- Integrēt un validēt ārējos datu avotus, tostarp kredītbiroju, banku, atvērto finanšu, nodokļu un finanšu datus.
- Pilnveidot klientu piekrišanas un savienojumu ierakstus, lai nodrošinātu uzticamu un prasībām atbilstošu piekļuvi datiem un to atjaunošanu.
- Pārvērst manuālos kredītu un portfeļa procesus atkārtojamās, dokumentētās SQL un Python darba plūsmās.
- Ieviest datu kvalitātes kontroles un uzturēt skaidru pavaddokumentāciju.
- Izveidot un pilnveidot kredīta piešķiršanas standartus un kredītlimitu stratēģijas, izmantojot iekšējos un ārējos datus.
- Izstrādāt klientu pārvaldības pieejas kredītlīniju palielināšanai, samazināšanai un atjaunošanai.
- Identificēt augsta riska klientus un izstrādāt procesus iespējamo zaudējumu mazināšanai.
- Sadarboties ar pārdošanas un biznesa attīstības komandām, lai sasaistītu izaugsmes plānus ar kredītpolitiku.
- Noteikt portfeļa KPI un izveidot informācijas paneļus portfeļa stāvokļa un stratēģijas rezultātu uzraudzībai.
- Izstrādāt agrīnās brīdināšanas indikatorus un uzraudzības procedūras kontiem, kuru stāvoklis pasliktinās.
- Sniegt piedziņas komandai segmentācijas un prioritāšu noteikšanas atziņas, lai virzītu atgūšanas pasākumus.
- Atbalstīt zaudējumu prognozes un ar risku koriģētas atdeves analīzi sadarbībā ar finanšu komandu.
- Izmantot statistikas metodes, tostarp loģistisko regresiju, segmentāciju un klasterizāciju.
- Veidot, validēt un uzraudzīt kredītriska modeļus.
- Kopā ar produktu un inženierijas komandām definēt automatizētas kredīta lēmumu pieņemšanas noteikumus un datu prasības.
- Pārvērst modeļu atziņas praktiskos ieteikumos kredītu vadītājiem un biznesa ieinteresētajām pusēm.
- Analīzē izmantot mākslīgā intelekta rīkus, pārbaudīt to rezultātus pret avota datiem un uzlabot analītiskās darba plūsmas.
- Kā individuālam speciālistam sadarboties ar datu zinātnes, inženierijas, produktu, piedziņas un pārdošanas komandām bez cilvēku vadības pienākumiem.
Prasības
- Trīs līdz septiņu gadu pieredze analītikā un kredītriska jomā, tostarp praktiska pieredze komerckredītu vai mazo un vidējo uzņēmumu kreditēšanā karšu, maksājumu, aizdevumu vai saistītā nozarē.
- Padziļinātas SQL prasmes, tostarp darbs ar lielām, nesakārtotām datu kopām un datu kvalitātes pārbaude.
- Darba līmeņa Python prasmes analīzei un statistiskajai modelēšanai, tostarp regresijas, segmentācijas un klasterizācijas izmantošana.
- Pieredze ar versiju kontroles rīkiem, piemēram, GitHub, tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Spēja strādāt patstāvīgi un uzņemties atbildību par rezultātiem.
- Praktiska pieredze darbā ar ārējiem vai alternatīviem datu avotiem, vēlams arī to integrēšanā vai tīrīšanā.
- Pieredze tādu mākslīgā intelekta rīku kā Claude, ChatGPT vai Gemini izmantošanā analītiskajā darbā.
- Pierādīta spēja pārvērst analīzi ieviestās kredītpolitikas vai stratēģijas izmaiņās ar izmērāmiem rezultātiem.
- Spēcīgas rakstiskās un mutiskās saziņas prasmes darbam ar tehniski nespecializētām ieinteresētajām pusēm.
- Profesionāla angļu valodas prasme.
- Gatavība ievērojami pārklāties ar Latīņamerikas darba laiku.
- Latīņamerikas kredītu datu un atvērto finanšu ekosistēmu pārzināšana tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze riska un vērtēšanas modeļu ieviešanā, validēšanā vai uzraudzībā kopā ar datu zinātnes komandām tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze piedziņas stratēģiju vai agrīnās brīdināšanas programmu atbalstīšanā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze ar vizualizācijas platformām, piemēram, Tableau, Metabase vai Claude Visualization Tools, tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Spāņu un/vai portugāļu valodas prasme tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze strauji augošā jaunuzņēmuma vai finanšu tehnoloģiju vidē tiks uzskatīta par priekšrocību.