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Robinhood
シニア
Robinhoodのクレジットカード・レンディングプログラムのクレジットポリシーとNPVモデリングを担う
このポジションは、クレジットポリシー(新規口座の与信審査、利用限度額の引き上げ)の策定・最適化と、Robinhoodのクレジットプログラム向けNPV評価モデルの構築を担います。勤務地はMenlo Parkで、週3日のオフィス出社です。面接では、Python/SQLを使ったNPV・キャッシュフローモデリング、与信審査のエコノミクス、A/Bテストの設計と統計的解釈(p値、信頼区間)について深掘りされることが想定されます。
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この面接で問われること
- クレジットカードの収益性を見るための、Python・SQL・ExcelによるNPV/キャッシュフローモデリング
- 新規口座の与信審査ポリシーと限度額管理
- クレジットカードのエコノミクスと与信トレンド分析
- A/Bテストの設計と正しい統計的解釈(p値、信頼区間)
- クレジット・バンキング顧客のパフォーマンス分析に向けた、Python/SQLでの大規模データセット構築
- 経営幹部や社外ステークホルダーへのクレジット戦略の説明
よくある質問の方向性
クレジットカード顧客のNPVモデルを構築する手順を説明してください
利用限度額引き上げのポリシーをどのように設定・調整しますか
クレジット戦略を磨き込むために設計したA/Bテストと、勝ちパターンをどう判定したかを教えてください
クレジットカード顧客のパフォーマンスを評価するデータセットを、SQL/Pythonでどのように構築しますか
レンディングプログラムを管理した、あるいはそれに影響を与えた経験を教えてください
クレジットポリシーの変更を経営幹部にどのように説明しますか
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