Jobgether تعلن عن وظيفة رئيس علم البيانات ومخاطر الائتمان في السعودية
Head Of Data Science & Credit Risk
تفاصيل الوظيفة
Jobgether تعلن، بالنيابة عن شركة شريكة، عن توفر فرصة قيادية لشغل منصب رئيس قسم علوم البيانات ومخاطر الائتمان (Head Of Data Science & Credit Risk) في السعودية.
المهام والمسؤوليات
- قيادة تصميم واختبار ونشر وتحسين نماذج التعلم الآلي (ML) لاتخاذ قرارات الائتمان واكتشاف الاحتيال وتقسيم المخاطر وقيمة العميل والتسويق.
- تطوير خوارزميات الاكتتاب باستخدام مصادر بيانات بديلة لتعزيز تقييم المخاطر مع التوسع المسؤول في الخدمات المالية.
- بناء وتوسيع نطاق نماذج التصنيف في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي عبر أسواق ومنتجات متعددة.
- ضمان قابلية تفسير النماذج ومتانتها وعدالتها وموثوقيتها، مع مراقبة الدقة واستقرار الميزات والأداء والانحراف.
- ترسيخ ممارسات قوية للتجريب وإدارة إصدارات النماذج والنشر والمراقبة وإدارة دورة الحياة الإنتاجية (MLOps).
- تطوير وإدارة أُطر وسياسات مخاطر الائتمان، واستراتيجيات الموافقة، وحدود المخاطر، وأساليب تقسيم العملاء المكيفة لكل سوق.
- تتبع مؤشرات المحفظة والمخاطر، والتحقيق في التغيرات الجوهرية، ووضع مؤشرات إنذار مبكر للتدهور المحتمل.
- محاكاة تغييرات السياسات والنماذج، وقيادة اختبارات A/B، واستخدام بيانات الأداء ومؤشرات الأداء الرئيسية لتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار.
- قيادة اختبارات التحمل ونمذجة خسائر الائتمان المتوقعة (ECL) بالتعاون مع المالية للتخصيص ورأس المال.
- تطوير نماذج وسياسات مخاطر محلية تدعم التوسع في أسواق جديدة بما يتوافق مع المتطلبات التنظيمية.
- بناء وقيادة وتدريب وتوجيه فريق من علماء البيانات ومحللي المخاطر مع البقاء منخرطًا في حل المشكلات التقنية وتطوير النماذج.
- امتلاك خارطة طريق علوم البيانات ومخاطر الائتمان، ومواءمة الأولويات مع أهداف النمو التجاري وتطوير المنتجات والتوسع السوقي.
- تقديم أداء النماذج واتجاهات المحفظة والرؤى التحليلية والتوصيات الاستراتيجية بوضوح إلى القيادة التنفيذية ومجلس الإدارة.
- العمل بشكل وثيق مع فرق الهندسة والمنتج والمالية لتحويل النتائج التحليلية إلى نتائج أعمال قابلة للقياس.
- تقييم وإقامة علاقات مع مزودي البيانات البديلة ومكاتب الائتمان الخارجية.
- تحسين معدلات الموافقة مع الحفاظ على معدلات التعثر المستهدفة ومعايير الإقراض المسؤول، وتقليل وقت اتخاذ القرار، وتعزيز اقتصاديات الوحدة، وتحديد فرص جديدة للعملاء والمنتجات.
الشروط والمتطلبات
- خبرة مهنية لا تقل عن 10 سنوات في علوم البيانات والتعلم الآلي ومخاطر الائتمان الاستهلاكي، ويفضل أن يكون ذلك ضمن قطاع التكنولوجيا المالية أو الإقراض الرقمي أو BNPL أو الوصول إلى الأجور المبكرة.
- خبرة مثبتة في تطوير وإدارة سياسات الائتمان والمحافظ على نطاق واسع عبر منتجات وأسواق متعددة.
- سجل حافل في بناء ونشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي الإنتاجية ضمن بيئات اتخاذ القرار في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي.
- خبرة عملية قوية في التجريب واختبارات A/B لتقييم تأثير تغييرات النماذج والسياسات.
- أساس رياضي وإحصائي قوي يجمع بين التقنيات الإحصائية الكلاسيكية وأساليب التعلم الآلي الحديثة.
- إتقان قوي لـ SQL وتحليل البيانات الاستكشافي، إلى جانب خبرة عملية مع منصات البيانات السحابية.
- خبرة مع البنية التحتية للبيانات السحابية مطلوبة؛ الإلمام بـ GCP BigQuery مفيد ولكنه غير إلزامي.
- خبرة في بناء وقيادة الفرق التقنية مع البقاء منخرطًا بنشاط في تطوير النماذج والعمل التحليلي وحل المشكلات المعقدة.
- مهارات تواصل ممتازة مع القدرة على شرح النماذج المعقدة ومفاهيم المخاطر والتوصيات التحليلية لأصحاب المصلحة غير التقنيين.
- فهم تجاري قوي والقدرة على ربط القرارات التقنية ومخاطر الائتمان بالنمو وأداء المحفظة واقتصاديات الوحدة والعائد على الاستثمار.
- عقلية شركة ناشئة: قابل للتكيف، واستباقي، ومريح في العمل ببيئة سريعة الوتيرة تتغير فيها الأولويات بسرعة.
- الإلمام بأسواق الائتمان في جنوب شرق آسيا ومكاتب الائتمان ومصادر البيانات البديلة يُعد ميزة إضافية.
- خبرة مع MLflow أو أطر مشابهة لتطوير ونشر التعلم الآلي الإنتاجي تُعد ميزة إضافية.
- فهم المعيار الدولي للتقارير المالية 9 (IFRS 9) واللوائح الائتمانية المحلية عبر أسواق أو مناطق متعددة يُعد مفيدًا.
المزايا
- تعويض تنافسي بناءً على الخبرة والموقع.
- فرصة للمشاركة في برنامج أسهم الشركة.
- فرصة قيادية لبناء وتشكيل وظيفة علوم البيانات ومخاطر الائتمان من الصفر.
- فرص للنمو المهني عبر توسيع القيادة والخبرة التقنية والتأثير الاستراتيجي داخل منظمة سريعة النمو.
- العمل مع مجموعة تقنية حديثة للتعلم الآلي وبنية تحتية سحابية للبيانات.
- نطاق دولي لقيادة مبادرات علوم البيانات ومخاطر الائتمان عبر أسواق متعددة ودعم التوسع العالمي.
- تأثير هادف من خلال المساعدة في تطوير نماذج وخدمات مالية تهدف إلى توسيع الوصول المسؤول إلى المنتجات المالية للموظفين غير المتعاملين مع البنوك.
- بيئة عمل قائمة على المهمة للمساهمة في تحسين الرفاه المالي من خلال خدمات مالية أكثر عدالة ويسرًا.
عرض النص الأصلي للإعلان
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Head Of Data Science & Credit Risk based in Saudi Arabia.
As Head of Data Science & Credit Risk, you will lead the strategy behind ML-powered underwriting and credit risk decisioning across multiple fast-growing markets.
You will own the full lifecycle of risk models, from development and deployment through monitoring, experimentation, and measurable business impact.
The role combines deep technical leadership with responsibility for credit policies, portfolio performance, and responsible lending practices.
You will build and mentor a high-performing team of data scientists and risk analysts while remaining actively involved in complex technical challenges.
Working closely with Engineering, Product, Finance, and executive stakeholders, you will turn advanced analytics into practical decisions that support sustainable growth.
You will help improve approval rates, automate decisioning, identify new customer segments, and strengthen portfolio health through data-driven strategies.
This is a greenfield leadership opportunity in a mission-driven fintech environment focused on expanding fairer and more accessible financial services.
Accountabilities
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
As Head of Data Science & Credit Risk, you will lead the strategy behind ML-powered underwriting and credit risk decisioning across multiple fast-growing markets.
You will own the full lifecycle of risk models, from development and deployment through monitoring, experimentation, and measurable business impact.
The role combines deep technical leadership with responsibility for credit policies, portfolio performance, and responsible lending practices.
You will build and mentor a high-performing team of data scientists and risk analysts while remaining actively involved in complex technical challenges.
Working closely with Engineering, Product, Finance, and executive stakeholders, you will turn advanced analytics into practical decisions that support sustainable growth.
You will help improve approval rates, automate decisioning, identify new customer segments, and strengthen portfolio health through data-driven strategies.
This is a greenfield leadership opportunity in a mission-driven fintech environment focused on expanding fairer and more accessible financial services.
Accountabilities
- ML and model development: Lead the design, testing, deployment, and ongoing improvement of machine learning models for credit decisioning, fraud detection, risk segmentation, customer value, monetization, and marketing attribution.
- Underwriting innovation: Develop underwriting algorithms using alternative data sources to strengthen risk assessment while responsibly expanding access to financial services.
- Real-time decisioning: Build and scale real-time or near-real-time scoring models across multiple markets and products.
- Model governance: Ensure models are interpretable, robust, fair, and reliable, with appropriate monitoring for accuracy, feature stability, performance, and drift.
- MLOps: Establish strong practices for experimentation, model versioning, deployment, monitoring, and production lifecycle management.
- Credit risk strategy: Develop and manage credit risk frameworks, policies, approval strategies, risk thresholds, and customer segmentation approaches adapted to individual markets.
- Portfolio monitoring: Track portfolio and risk metrics, investigate material changes, and establish early-warning indicators for potential deterioration.
- Experimentation: Simulate policy and model changes, lead A/B testing, and use performance data and business KPIs to continuously refine decisioning strategies.
- Stress testing and provisioning: Lead stress testing and expected credit loss modeling while partnering with Finance on provisioning and capital allocation.
- Market expansion: Develop localized risk models and policies that support expansion into new markets while aligning with applicable regulatory requirements.
- Team leadership: Build, lead, coach, and mentor data scientists and risk analysts while remaining hands-on with technical problem-solving and model development.
- Strategic planning: Own the data science and credit risk roadmap, aligning priorities with business growth, product development, and market expansion objectives.
- Executive communication: Present model performance, portfolio trends, analytical insights, and strategic recommendations clearly to executive leadership and board-level stakeholders.
- Cross-functional partnership: Work closely with Engineering, Product, and Finance to translate analytical findings into measurable business outcomes.
- External partnerships: Evaluate and establish relationships with alternative data providers and credit bureaus.
- Business impact: Improve approval rates while maintaining target default rates and responsible lending standards, reduce time-to-decision, strengthen unit economics, and identify new customer and product opportunities.
- Professional experience: 10+ years of combined experience across data science, machine learning, and consumer credit risk, ideally within fintech, digital lending, BNPL, or earned wage access.
- Credit risk leadership: Proven experience developing and managing credit policies and portfolios at scale across multiple products, markets, or both.
- Production ML: Demonstrated success building, deploying, and monitoring production machine learning models within real-time or near-real-time decisioning environments.
- Experimentation: Strong hands-on experience with experimentation and A/B testing to assess the impact of model and policy changes.
- Statistical expertise: Strong mathematical and statistical foundations, combining classical statistical techniques with modern machine learning approaches.
- Data skills: Strong proficiency in SQL and exploratory data analysis, alongside practical experience working with cloud-based data platforms.
- Cloud technology: Experience with cloud data infrastructure is required; familiarity with GCP BigQuery is useful but experience with this specific platform is not mandatory.
- Technical leadership: Experience building and leading technical teams while remaining actively engaged in model development, analytical work, and complex problem-solving.
- Communication: Excellent communication skills, with the ability to explain sophisticated models, risk concepts, and analytical recommendations to non-technical stakeholders.
- Business judgment: Strong commercial understanding and the ability to connect technical and risk decisions with growth, portfolio performance, unit economics, and return on investment.
- Startup mindset: Adaptable, proactive, and comfortable operating in a fast-paced environment where priorities can evolve quickly.
- Regional expertise: Familiarity with Southeast Asian credit markets, credit bureaus, and alternative data sources is an advantage.
- MLOps tools: Experience with MLflow or similar frameworks for production machine learning development and deployment is a plus.
- Regulatory knowledge: Understanding of IFRS 9 and local credit regulations across multiple markets or regions is beneficial.
- Competitive compensation: Salary based on experience and location.
- Equity participation: Opportunity to participate in the company’s equity program.
- Leadership opportunity: Build and shape a growing data science and credit risk function from the ground up.
- Professional growth: Opportunities to expand your leadership, technical expertise, and strategic influence within a rapidly growing organization.
- Modern technology: Work with a modern machine learning stack and cloud-based data infrastructure.
- International scope: Lead data science and credit risk initiatives across multiple markets and support international expansion.
- Meaningful impact: Help develop models and financial services designed to expand responsible access to financial products for underbanked employees.
- Mission-driven environment: Contribute to improving financial well-being through fairer, more accessible financial services.
We use an AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements. Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company. The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice: By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer. This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR). You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
المصدر: LinkedIn - أُضيفت للموقع في 21 سبتمبر 2026
رقم الإعلان لدى المصدر: 4468722344
رقم الإعلان لدى المصدر: 4468722344