Директор по рискам\Head of Risk, Узбекистан

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. Командировки в г.Ташкент (или релокация) 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 моделей 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).Я 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.