شركة HALA تعلن عن وظيفة عالم بيانات نمذجة مخاطر الائتمان في الرياض
تفاصيل الوظيفة
HALA، إحدى شركات التكنولوجيا المالية الرائدة في منطقة MENAP، تبحث عن عالم بيانات في نمذجة مخاطر الائتمان (Credit Risk Modelling Data Scientist) للانضمام إلى فريق البيانات في الرياض، السعودية، للمساهمة في تطوير محرك الائتمان ونماذج المخاطر وقدرات مراقبة المحفظة.
نبذة عن الوظيفة
تبحث HALA Financing عن عالم بيانات اكتواري (Actuarial Data Scientist) للانضمام إلى فريق البيانات لدعم تطوير محرك الائتمان ونماذج المخاطر وقدرات مراقبة المحفظة. سيركز الدور على التنبؤ باحتمالية التعثر (Probability of Default)، تحسين اتخاذ قرارات الائتمان، تعزيز تجزئة المخاطر، وبناء نماذج قائمة على البيانات تدعم النمو المسؤول في إقراض المنشآت الصغيرة والمتوسطة. يجمع المرشح المثالي بين التفكير الاكتواري، نمذجة مخاطر الائتمان، التعلم الآلي، والحكم التجاري القوي.
المهام والمسؤوليات
- بناء والتحقق من صحة وتحسين نماذج احتمالية التعثر، التصنيف الائتماني، القدرة على السداد، التنبؤ بالتأخر في السداد، وتجزئة مخاطر العملاء.
- تحليل سلوك السداد التاريخي، فشل الدفعة الأولى، اتجاهات التأخر، منحنيات العمر الافتراضي (vintage curves)، وأنماط التعثر.
- دعم تحسين محرك الائتمان لـ HALA Financing من خلال تحديد متغيرات تنبؤية وقواعد قرارات أقوى.
- تطوير مؤشرات إنذار مبكر للكشف عن العملاء المحتمل تأخيرهم أو تعثرهم أو ضعف أدائهم.
- مراقبة أداء المحفظة عبر الفئات (cohorts)، القنوات، شرائح العملاء، منتجات القروض، المدة، حجم القرض، وسلوك السداد.
- بناء لوحات بيانات وأطر تحليلية لتتبع جودة الموافقات، أداء الصرف، معدلات التعثر، معدلات الدفع (roll rates)، أداء التحصيل، ومخاطر المحفظة.
- إجراء تحليل السيناريوهات واختبارات التحمل لتقييم أثر النمو، التسعير، سياسة الموافقة، والتغيرات الاقتصادية الكلية على أداء المحفظة.
- دعم إعداد التقارير الإدارية لأداء الائتمان، تقارير المستثمرين، ولجان المخاطر الداخلية.
- استخدام تقنيات إحصائية وتعلم آلي لتحسين قرارات الائتمان والتنبؤ بالتعثر.
- العمل مع مصادر بيانات مهيكلة وبديلة، بما في ذلك بيانات المعاملات، سلوك التجار، تاريخ السداد، نشاط الأعمال، والبيانات الخارجية حيثما أمكن.
- تصميم تجارب واختبارات (champion/challenger) لتقييم تغييرات سياسة الائتمان.
- التعاون مع هندسة البيانات لتحسين جودة البيانات، توفر الميزات، مراقبة النماذج، والأتمتة.
- العمل بشكل وثيق مع فرق الائتمان، المخاطر، المنتج، التحصيل، المالية، والأعمال لترجمة الأسئلة التجارية إلى حلول تحليلية.
- تقديم توصيات واضحة حول سياسة الائتمان، قواعد الموافقة، الشهية للمخاطرة، ونمو المحفظة.
- المساعدة في تحقيق التوازن بين النمو، الربحية، والمخاطر من خلال تحويل رؤى البيانات إلى إجراءات تجارية عملية.
الشروط والمتطلبات
- درجة البكالوريوس في العلوم الاكتوارية، الإحصاء، الرياضيات، علوم البيانات، علوم الحاسب، الهندسة، المالية، أو مجال كمي ذي صلة (يفضل الماجستير).
- 3-6 سنوات من الخبرة في التحليلات الاكتوارية، مخاطر الائتمان، تحليلات الإقراض، الخدمات المصرفية، التكنولوجيا المالية، التأمين، أو النمذجة المالية.
- فهم قوي لاحتمالية التعثر، التصنيف الائتماني، مخاطر المحفظة، التأخر، التنبؤ بالخسائر، وتحليل الفئات/العمر الافتراضي (cohort/vintage analysis).
- مهارات قوية في Python و SQL.
- خبرة في النمذجة الإحصائية، التعلم الآلي، نماذج الانحدار والتصنيف، أشجار القرار، تعزيز التدرج (gradient boosting)، التحقق من صحة النماذج، ومراقبة الأداء.
- القدرة على ترجمة النتائج التحليلية المعقدة إلى توصيات تجارية بسيطة.
- مهارات تواصل قوية والقدرة على العمل مع أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.
المهارات المطلوبة
- Python و SQL.
- النمذجة الإحصائية والتعلم الآلي (الانحدار، التصنيف، أشجار القرار، تعزيز التدرج).
- التحقق من صحة النماذج ومراقبة الأداء.
- تحليل الفئات والعمر الافتراضي (cohort/vintage analysis).
- التنبؤ بالخسائر ومخاطر الائتمان.
- التواصل الفعال مع الفرق التقنية وغير التقنية.
المزايا
- بيئة عمل شاملة ومتنوعة تشجع على الابتكار ومرونة العمل (عن بُعد، في المكتب، أو هجين).
- حزمة تعويضات تنافسية عالية، تشمل إمكانية الحصول على أسهم.
- أولوية للتطوير الشخصي مع تدريب منتظم ومنحة تعلم سنوية لمواجهة التحديات الجديدة والنمو الوظيفي في بيئة فائقة النمو.
- الانضمام إلى فريق موهوب من أكثر من 30 جنسية يعملون في 7 دول، واكتساب خبرة قيمة في صناعة مثيرة.
- الاستقلالية، التوجيه، وأهداف طموحة تخلق فرصًا لا تصدق لك وللشركة.
- مسؤولية وثقة كبيرتان؛ نؤمن بأن أفضل النتائج تأتي عندما تُمنح الحرية لمن يتولى مسؤولية وظيفة ما.
عرض النص الأصلي للإعلان
Who Are We
HALA is a leading fintech player in the MENAP region that aims to redefine financial services and build the future bank of SMEs. HALA aims at empowering SMEs to start, run, and grow their businesses by providing them with cutting-edge financial and technological tools.
HALA currently holds multiple entities in UAE, Saudi Arabia and Egypt (including HALA Payments and HALA Logistics) and offers solutions that enable merchants to digitize their payments as well as manage their sales and operations.
Founded in 2017, HALA is currently licensed by the Saudi Arabian Central Bank.
Company: Hala Financing
Team: Data & Business Intelligence
Location: Riyadh, Saudi Arabia
Employment Type: Full-time
Hala Financing is looking for an Actuarial Data Scientist to join the Data team and support the development of our credit engine, risk models, and portfolio monitoring capabilities.
The role will focus on predicting probability of default, improving credit decisioning, enhancing risk segmentation, and building data-driven models that support responsible growth in SME lending. The ideal candidate combines actuarial thinking, credit risk modelling, machine learning, and strong business judgment.
Key ResponsibilitiesCredit Risk ModellingBuild, validate, and improve models for probability of default, credit scoring, affordability, delinquency prediction, and customer risk segmentation.
Analyze historical repayment behavior, first-payment failure, delinquency trends, vintage curves, and default patterns.
Support the enhancement of Hala Financing’s credit engine by identifying stronger predictive variables and decision rules.
Develop early-warning indicators to detect customers likely to delay, default, or underperform.
Monitor portfolio performance across cohorts, channels, customer segments, loan products, tenure, ticket size, and repayment behavior.
Build dashboards and analytical frameworks to track approval quality, disbursement performance, default rates, roll rates, collections performance, and portfolio risk.
Run scenario analysis and stress testing to assess the impact of growth, pricing, approval policy, and macroeconomic changes on portfolio performance.
Support management reporting for credit performance, investor reporting, and internal risk committees.
Use statistical and machine learning techniques to improve credit decisioning and default prediction.
Work with structured and alternative data sources, including transaction data, merchant behavior, repayment history, business activity, and external data where available.
Design experiments and champion/challenger tests to evaluate credit policy changes.
Partner with Data Engineering to improve data quality, feature availability, model monitoring, and automation.
Work closely with Credit, Risk, Product, Collections, Finance, and Business teams to translate business questions into analytical solutions.
Provide clear recommendations on credit policy, approval rules, risk appetite, and portfolio growth.
Help balance growth, profitability, and risk by turning data insights into practical business actions.
Bachelor’s degree in Actuarial Science, Statistics, Mathematics, Data Science, Computer Science, Engineering, Finance, or a related quantitative field; Master’s degree preferred.
3-6 years of experience in actuarial analytics, credit risk, lending analytics, banking, fintech, insurance, or financial modelling.
Strong understanding of probability of default, credit scoring, portfolio risk, delinquency, loss forecasting, and cohort/vintage analysis.
Strong skills in Python and SQL.
Experience with statistical modelling, machine learning, regression, classification models, decision trees, gradient boosting, model validation, and performance monitoring.
Ability to translate complex analytical findings into simple business recommendations.
Strong communication skills and ability to work with both technical and non-technical stakeholders.
Improved accuracy of default prediction and credit risk segmentation.
Reduced first-payment failure and early delinquency rates.
Stronger credit engine decisioning and approval quality.
Clear portfolio monitoring and early-warning indicators.
Better balance between loan growth, risk, profitability, and capital efficiency.
What We Offer You
We believe you will love working at HALA!
- We have an inclusive and diverse culture that encourages innovation and flexibility in remote, in-office, and hybrid work setups.
- We offer highly competitive compensation packages, including the potential for shares.
- We prioritize personal development and offer regular training and an annual learning stipend to tackle new challenges and grow your career in a hyper-growth environment.
- Join a talented team of over 30 nationalities working in 7 countries and gain valuable experience in an exciting industry.
- We offer autonomy, mentoring, and challenging goals that create incredible opportunities for both you and the company.
- You will be given a lot of responsibility and trust. We believe that the best results come when the people responsible for a function are given the freedom to do what they think is best.