Senior Data Scientist – Credit

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 8 mois

🇪🇸 Espagne – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 46%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Moniepoint Inc. (Formerly TeamApt Inc.)

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1001 - 5000 employés

💳 Fintech

🏦 Banque

Fintech • Banking • Payments

Moniepoint Inc. est l'écosystème financier tout-en-un de l'Afrique qui offre des solutions fluides de paiements, de banque, de crédit et de gestion d'entreprise pour plus de 10 millions d'entreprises et d'individus. En tant que principal acquéreur de commerçants du Nigéria, Moniepoint soutient la majorité des transactions par terminal de paiement électronique (TPE) dans le pays. L'entreprise traite 17 milliards de dollars chaque mois tout en assurant des opérations rentables. Depuis le début de ses opérations en 2019, Moniepoint continue de soutenir les entreprises grâce à sa plateforme complète de services financiers, faisant des progrès significatifs en matière d'inclusion financière sur les marchés émergents.

Description

• Develop and deploy credit scoring, affordability, and behavioural models to support underwriting, pricing, and collections • Design and run experiments to optimise approval rates, loss rates, and profitability • Partner with product squads to embed decision logic into real-time systems • Ensure data quality, compliance, and ethical use of models across all decisioning processes • Mentor product squads on best practices in experimentation and data-driven decision making • Provide models to optimise outcomes in collections, churn management and user retention

🎯 Exigences

• You’re comfortable with Statistics - and have a Degree or qualifications in a quantitative field (Statistics, Mathematics, Engineering or similar) • You have +5 years of experience in data science, decision science, or risk analytics within financial services • Working knowledge of credit risk, consumer lending, and regulatory considerations • Proficiency in SQL and at least one modelling/programming language (Python, R) • Experience with A/B testing, machine learning, collections modelling and churn management • Ability to translate complex analyses into clear recommendations for business stakeholders • High ownership mindset and comfort working in fast-paced, cross-functional teams

🏖️ Avantages

• Culture: We put our people first and prioritize the well-being of every team member. We’ve built a company where all opinions carry weight and where all voices are heard. We value and respect each other and always look out for one another. Above all, we are human. • Learning: We have a learning and development-focused environment with an emphasis on knowledge sharing, training, and regular internal technical talks. • Compensation: You’ll receive an attractive salary, pension, health insurance, monthly bonuses, plus other benefits