Credit Card Risk Analytics Lead

Vana

. Asegurar 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 fundamentadas.

Posted 10/22/2026contractRemote • Peru, Mexico, Colombia, ArgentinaSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in Credit Risk Analytics, including the development of scalable functions, underwriting strategies, and portfolio management. Proficient in advanced Python and SQL for data analysis and model validation, with a strong understanding of IFRS 9 compliance.

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Credit Risk AnalysisUnderwriting StrategyIFRS 9 ComplianceAdvanced PythonSQL (Pandas, Scikit-Learn)

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Hard Skills

Credit Risk AnalysisUnderwritingPortfolio ManagementRisk ModelingDecision Rules DevelopmentA/B TestingData AnalysisCredit ScoringFinancial AnalysisStatistical Modeling

Soft Skills

LeadershipStrategic ThinkingCommunicationCollaborationProblem Solving

Tools & Technologies

PythonSQLPandasScikit-LearnData Visualization ToolsAnalytical Software

Industry Keywords

FintechConsumer BankingCredit CardsRisk AppetitePortfolio MonitoringCredit Risk ManagementExpected Credit Loss (ECL)Digital UnderwritingRisk SegmentationCredit Strategy

Tech Stack

Tools & technologies

PandasPythonScikit-LearnSQL

About the role

Key responsibilities & impact

Asegurar 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 fundamentadas.
Establecer Credit Card Risk Analytics como una función escalable, definiendo estándares, gobierno de modelos y la base del equipo analítico.
Diseñar y liderar la estrategia de suscripción digital, incluyendo criterios de elegibilidad, segmentación de riesgo, puntos de corte de score y reglas de exclusión.
Definir la lógica de asignación del límite de crédito inicial por segmento.
Construir y mantener 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, sobregiro y pérdidas netas.
Traducir estrategias en reglas de decisión productivas junto con Ingeniería, redactando especificaciones, casos de prueba y validaciones previas y posteriores al despliegue.

Requirements

What you’ll need

Licenciatura en Administración de Empresas, Finanzas, Ingeniería Industrial o carreras afines.
5 años de experiencia en análisis de riesgo de crédito al consumo en fintech, tarjetas o banca de consumo.
Experiencia en 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.
Conocimientos en IFRS 9: pérdida crediticia esperada (ECL).
Python avanzado y SQL (pandas, scikit-learn).
Diseño de experimentos y pruebas A/B.
Inglés avanzado.

Benefits

Comp & perks

Oportunidad de pertenecer a una Fintech líder en crecimiento.
Modalidad Contratista o Servicios Profesionales.
Desarrollo profesional.