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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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