Head of Fund Analytics & Automation — Credit Fund

О ВАС

Мы ищем Head of Fund Analytics & Automation — hands-on специалиста, который строго работает с данными и уверенно говорит на языке финансов, — в команду Credit Fund при офисе Chief Credit Officer. Идеальный кандидат комфортно чувствует себя в быстром, тесно взаимодействующем и очень динамичном окружении и готов спроектировать, построить и запустить весь data- и automation-стек фонда end-to-end, а после запуска взять его в полную ответственность.

Кредитный фонд создаётся намеренно небольшой командой. Вместо найма нескольких аналитиков и операционных специалистов нам нужен один senior-технический специалист, способный совмещать две роли: строить платформу и напрямую работать с инвесторами и заёмщиками. Underwriting здесь опирается на реальные платёжные данные, включая транзакционные данные Xsolla, и это преимущество данных лежит в основе роли.

Необходимы сильные SQL, Python и навыки production-автоматизации, а также реальный опыт portfolio analytics, market risk или credit. Ключевым будет умение создавать системы audit-grade уровня и затем уверенно объяснять и защищать цифры перед LP и заёмщиками. Сначала роль будет builder-позицией, затем превратится в роль владельца и оператора платформы с растущим участием в underwriting-решениях; по мере роста платформы и потока сделок появится возможность нанять и возглавить небольшую команду.

Если вам интересно применять AI-governed automation в private credit и создавать системы, которые позволяют компактной команде работать значительно эффективнее её размера, будем рады познакомиться.

О КОМПАНИИ

Xsolla — глобальная коммерческая компания с инструментами и сервисами, которые помогают разработчикам решать ключевые задачи игровой индустрии. От инди до AAA — компании используют Xsolla для финансирования, дистрибуции, маркетинга и монетизации игр. Компания верит в будущее видеоигр, объединяет возможности и постоянно открывает создателям новые ресурсы. Штаб-квартира и юридическая регистрация находятся в Лос-Анджелесе, штат Калифорния. Xsolla выступает merchant of record и помогла более чем 1500 разработчикам охватить больше игроков и развивать бизнес по всему миру.

Подробнее: xsolla.com.

ОБЯЗАННОСТИ

Первые 6 месяцев — приоритеты по порядку

• Запустить deal pipeline: от первичного поступления сделки до кредитного комитета с полным audit trail.
• Создать data layer для scoring: загрузка и хранение финансовых данных заёмщиков и платёжной телеметрии по документированным data contracts.
• Инструментировать LP/fundraising pipeline и выпустить первую инвесторскую отчётность.

Явно вне зоны ответственности: юридическая документация, fund administration и бухгалтерский учёт — этим занимаются внешние провайдеры.

Этап 1: Построение — до первого закрытия фонда

Управление deal pipeline

• Спроектировать и вести полный процесс сделки: origination intake, screening, scoring, credit committee и closing.
• Реализовать его как управляемую автоматизацию — workflow orchestration через n8n или аналогичные инструменты, с LLM-assisted шагами там, где они действительно полезны. Каждый автоматический результат должен проверяться по заданной схеме, результаты с низкой уверенностью направляться на ручную проверку, а полный audit trail должен подходить для LP due diligence.

Data layer для scoring и underwriting

• Построить слой загрузки и хранения финансовых данных заёмщиков и платёжной телеметрии, включая транзакции Xsolla: PostgreSQL или аналог, ETL-пайплайны, materialized views и документированные data contracts.
• Разрабатывать модели credit scoring и forecasting на Python с корректным train/test-подходом, исключением leakage и PII и постоянным мониторингом drift и деградации.
• Поддерживать evaluation- и regression-проверки, чтобы качество моделей и автоматизации измерялось постоянно, а не принималось на веру.

Fundraising / LP pipeline

• Создать и вести investor pipeline: CRM-автоматизация, отслеживание конференций и referrals, автоматизация follow-up, подготовка и поддержка data room.
• Инструментировать pipeline так, чтобы всегда были видны conversion rates, время на стадиях и следующие действия по каждому LP.

Дашборды для инвесторов и заёмщиков

• Выпустить отчётность для обеих аудиторий: fund-level метрики для инвесторов и facility-level метрики для заёмщиков.
• Цифры должны сверяться с исходными системами и воспроизводиться вне BI-инструмента — audit-grade, а не demo-grade. Подойдут Tableau, Power BI или лёгкий web dashboard, в зависимости от задачи.

Надёжность, стоимость и безопасность стека

• Ввести бюджетные лимиты и мониторинг затрат для всей AI-assisted автоматизации; использовать regression canaries перед выпуском изменений.
• Настроить контроль доступа и защиту данных на уровне, соответствующем фонду: deny-by-default permissions, audit logs, строгая работа с идентичностями LP, финансовыми данными заёмщиков и условиями сделок.
• Документированные runbooks и документация, пригодная для передачи другому специалисту, являются частью критерия «готово» — стек должен быть управляем не только его автором.

Этап 2: Эксплуатация — после закрытия

• Перейти к операционной роли на стороне underwriting: мониторинг портфеля, covenant и collateral tracking, сценарный и stress-анализ.
• Расширять платформу на другие типы инвестиций и поддерживать capital formation команду теми же pipeline- и reporting-инструментами.

Работа с клиентами и инвесторами

Это не back-office роль. Специалист будет участвовать во встречах с инвесторами и заёмщиками, показывать дашборды и объяснять лежащие за ними цифры, а также напрямую отвечать на due diligence вопросы. Свободное владение финансовой тематикой так же важно, как инженерные навыки. Также специалист будет отвечать на operational due diligence анкеты LP по data- и automation-стеку.

КВАЛИФИКАЦИЯ И НАВЫКИ…

Текст вакансии длинный, здесь показана его часть. Полностью — на сайте студии.