Мы ищем Head of Fund Analytics & Automation, который является практичным создателем, строг в работе с данными и свободно владеет финансовыми разговорами, чтобы присоединиться к нашей команде Credit Fund в офисе Chief Credit Officer. Идеальный кандидат — это человек, который процветает в быстро меняющейся, высоко коллаборативной и исключительно динамичной среде и с энтузиазмом будет проектировать, строить и эксплуатировать весь стек данных и автоматизации фонда от начала до конца — а затем владеть им после запуска фонда.
Credit fund формируется с преднамеренно небольшой командой. Вместо найма нескольких аналитиков и операционного персонала мы хотим одного старшего технического специалиста, способного выполнять обе задачи: разрабатывать платформу и сидеть за столом вместе с инвесторами и заемщиками. Здесь процесс андеррайтинга построен на реальной телеметрии платежей — включая данные транзакций Xsolla — и это преимущество в данных является основой этой роли.
Обязанности
First 6 months — priorities in order
- Живой pipeline сделок: прием заявок до кредитного комитета, с полной audit trail.
- Слой данных скоринга: финансовые данные заемщика и телеметрия платежей загружены, сохранены, и под документированными data contracts.
- Pipeline LP / fundraising инструменирован, и первый отчет для инвесторов отправлен.
Explicitly out of scope: legal documentation, fund administration, and accounting — these sit with external providers.
Phase 1: Создание (through first close)
Deal pipeline management
- Спроектировать и запустить полный workflow сделки: прием заявок, скрининг, скоринг, кредитный комитет, закрытие.
- Реализовать это как управляемую автоматизацию (workflow orchestration, например n8n или аналогичный, с LLM‑поддерживаемыми шагами, где они добавляют ценность): каждый автоматический вывод проверяется по определённой схеме, результаты с низкой уверенностью направляются на human review, а полная audit trail подходит для due diligence LP.
Scoring and underwriting data layer
- Создать слой ingest и storage для финансовых данных заемщика и телеметрии платежей (включая данные транзакций Xsolla) — PostgreSQL или эквивалент, ETL pipelines, materialized views, документированные data contracts.
- Разработать модели кредитного скоринга и прогнозирования в Python, с правильной дисциплиной train/test, исключением leakage и PII, а также постоянным мониторингом drift и деградации.
- Поддерживать проверки evaluation и regression, чтобы качество модели и автоматизации измерялось постоянно, а не предполагалось.
Fundraising / LP pipeline
- Создать и эксплуатировать pipeline инвесторов: автоматизация CRM, отслеживание pipeline конференций и рефералов, оркестрация follow-up, подготовка и поддержка data room.
- Инструментировать pipeline, чтобы мы всегда знали коэффициенты конверсии, возраст стадий и последующие действия для каждого LP.
Investor и borrower dashboards
- Выпустить отчётность для обеих аудиторий: метрики уровня фонда для инвесторов, метрики уровня объекта для заемщиков.
- Числа должны согласовываться с исходными системами и быть воспроизводимыми вне BI‑инструмента — уровня audit, а не demo. Tableau / Power BI или лёгкий web‑dashboard, в зависимости от потребностей.
Надёжность, стоимость и безопасность стека
- Ограничения бюджета и мониторинг стоимости всей AI‑поддерживаемой автоматизации; regression canaries перед выпуском изменений.
- Управление доступом и защита данных, соответствующие данным фонда: deny‑by‑default permissions, audit logs, строгая обработка идентичностей LP, финансов заемщиков и условий сделок.
- Документированные runbooks и готовая к передаче документация как часть "done" — стек должен быть эксплуатируемым кем‑то, кроме его автора.
Phase 2: Эксплуатация (post-close)
- Перейти в операционную роль на стороне underwriting: мониторинг портфеля, отслеживание ковенант и залога, сценарный и стресс‑анализ.
- Расширить платформу на другие типы инвестиций и поддержать команду формирования капитала тем же pipeline и инфраструктурой отчётности.
Взаимодействие с клиентами и инвесторами Это не роль back‑office. Человек будет участвовать в встречах с инвесторами и заемщиками, представлять dashboards и стоящие за ними цифры, а также напрямую отвечать на вопросы due diligence. Свободное владение финансовыми разговорами так же важно, как и инженерные навыки. Человек также будет отвечать на операционные due diligence questionnaires LP относительно данных и стека автоматизации.
Мы стремимся создавать поддерживающую среду для нашей команды, поэтому ставим в приоритет физическое, ментальное и эмоциональное благополучие наших сотрудников и их семей через комплексную программу Benefits. Она включает 100 % оплачиваемые компанией медицинские, стоматологические и зрительные планы, неограниченный гибкий отпуск и персонализированную карьерную дорожную карту для каждого сотрудника. Инвестируя в профессиональное развитие через обучение и образовательные возможности, мы обеспечиваем рост нашей команды как в личном, так и в профессиональном плане. Вместе мы не просто строим бизнес; мы формируем сообщество, ценящее креативность, сотрудничество и преобразующую силу игры.