Lead credit risk analyst

JR United Kingdom; Bradford; On-site; GBP 60,000 - 85,000; Full time

Job summary

Une banque de premier plan cherche un Lead Credit Risk Analyst pour améliorer ses stratégies de gestion des risques. Le candidat idéal développera des modèles robustes et analysera des données tout en respectant les normes réglementaires. Ce rôle essentiel implique de travailler avec plusieurs équipes pour garantir la performance du portefeuille de crédit.

Qualifications

• Expérience prouvée en analyse de crédit dans le secteur bancaire ou des services financiers.
• Compréhension approfondie des principes de gestion des risques de crédit et des réglementations.

Responsibilities

• Développer et optimiser des stratégies de crédit pour le cycle de vie client.
• Analyser de grands ensembles de données pour des tendances.
• Collaborer avec divers départements pour aligner les stratégies.

Skills

Analyse de données

Modélisation statistique

Compétences en programmation

SQL

SAS

R

Python

Job description

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As a Lead Credit Risk Analyst, you will play a pivotal role in managing and enhancing the bank's credit risk strategies. Leveraging your expertise in credit risk analysis, you will contribute to the development and implementation of robust credit risk models and policies, ensuring the bank's portfolio remains resilient and aligned with regulatory standards.

THE ROLE

• Develop and optimize credit strategies across the customer lifecycle-from acquisition and underwriting to portfolio management and collections using SQL
• Analyze large datasets to uncover insights, trends, and opportunities for strategy refinement.
• Partner with Product, Finance, Data Science, and Compliance teams to ensure strategies align with business goals and regulatory standards.
• Monitor credit performance, develop dashboards, and generate actionable reporting for senior stakeholders.
• Run champion/challenger tests to improve risk segmentation and predict customer behavior.

REQUIREMENTS

• Proven experience in credit risk analysis within a banking or financial services environment.
• Strong proficiency in statistical modeling and programming languages (e.g., SQL, SAS, R, Python) for data analysis.
• In-depth understanding of credit risk principles, regulatory requirements, and industry best practices.