Manager, Credit Modeling & Analytics
Overview:
I'm currently working with a fast-growing consumer fintech that's hiring a Manager, Credit Modeling & Analytics to help lead model development across near-prime and subprime portfolios. This role will manage a small team and drive modeling initiatives across areas like underwriting, line assignment, account management, and marketing decisioning.
Responsibilities
- Lead and mentor a team of modelers while remaining hands-on in the development of acquisition, marketing, and credit risk models.
- Partner closely with business stakeholders to understand data, workflows, and identify opportunities to improve decisioning.
- Support the development and evolution of model risk management frameworks and best practices.
- Contribute to research and development efforts to enhance modeling approaches and tools, including emerging AI/ML techniques.
- Help drive automation initiatives to improve model development and validation processes.
- Collaborate cross-functionally with risk, analytics, and business teams to ensure alignment, transparency, and effective model deployment.
- Ensure adherence to regulatory expectations and internal governance standards.
Required Qualifications
- MS/PhD or equivalent experience in a quantitative field (e.g., Statistics, Mathematics, Computer Science, or related).
- 5-10 years of hands-on experience developing credit risk or related models, with at least 2+ years of people management experience.
- Strong programming experience in Python; familiarity with R or SAS is a plus.
- Advanced SQL skills and strong data manipulation capabilities.
- Experience working with credit bureau and/or alternative data in consumer lending environments.
- Solid understanding of machine learning and statistical modeling techniques, with the ability to balance hands-on work and team leadership.
- Experience prioritizing projects and aligning modeling work with business objectives.
- Strong communication skills with the ability to translate technical concepts to non-technical stakeholders.
Preferred Qualifications
- Experience deploying machine learning models into production environments.
- Background in financial services or fintech.
- Exposure to model governance, validation, or model risk practices.
- Familiarity with cloud platforms (e.g., AWS, GCP).
- Experience across credit risk, fraud, marketing analytics, or decisioning systems.
FAQs
Herzlichen Glückwunsch – wir wissen, dass es ein großer Schritt ist, sich die Zeit für eine Bewerbung zu nehmen. Wenn Sie sich bewerben, werden Ihre Angaben direkt an den zuständigen Berater weitergeleitet, der aktiv nach passenden Talenten sucht. Aufgrund der hohen Nachfrage können wir uns möglicherweise nicht bei allen Bewerbern zurückmelden. Wir behalten Ihren Lebenslauf und Ihre Daten jedoch stets in unserer Datenbank und melden uns bei Ihnen, sobald wir ähnliche Positionen sehen oder Fähigkeiten identifizieren, die das Wachstum von Unternehmen vorantreiben können.
Ja. Auch wenn diese Position nicht perfekt zu Ihrem nächsten Karriereschritt passt, hilft uns Ihre Bewerbung dabei, Ihre Fachkenntnisse und Ziele besser zu verstehen. So stellen wir sicher, dass Sie bei der passenden Gelegenheit auf unserem Radar sind.
Wir arbeiten auf unterschiedliche Weise: Zum einen veröffentlichen wir die aktuell verfügbaren Positionen auf unserer Website. Häufig können wir jedoch aus Gründen der Vertraulichkeit nicht alle Vakanzen ausschreiben. Darüber hinaus arbeiten wir mit Kunden zusammen, die einen stärkeren Fokus auf Fähigkeiten legen und darauf, was erforderlich ist, um ihr Unternehmen zukunftssicher aufzustellen.
Aus diesem Grund empfehlen wir, Ihren Lebenslauf zu registrieren, damit Sie auch für Positionen berücksichtigt werden können, die noch nicht geschaffen wurden.
Ja, wir unterstützen Sie bei der Optimierung Ihres Lebenslaufs und der Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche. Von individueller Beratung über die gezielte Vorbereitung auf Interviews bis hin zu Gehalts- und Vertragsverhandlungen stehen wir Ihnen während Ihres gesamten nächsten Karriereschritts zur Seite.