**Контекст:** Вы — аналитик в BNPL-сервисе (Buy Now Pay Later). Нужно спроектировать систему управления кредитными лимитами, которая максимизирует доход при контролируемом уровне потерь.
**Данные:**
| Сегмент (PD score) | % клиентов | Avg. лимит | Utilization | Default rate | Revenue margin |
|---|---|---|---|---|---|
| Low risk (PD < 2%) | 35% | 50 000₽ | 42% | 0.8% | 4.2% |
| Medium risk (2-5%) | 40% | 30 000₽ | 65% | 3.2% | 5.1% |
| High risk (5-15%) | 20% | 15 000₽ | 78% | 9.5% | 6.8% |
| Very high (>15%) | 5% | 5 000₽ | 91% | 22% | 8.2% |
Общая база: 2M клиентов. Target NPL ratio: < 4%.
**Задание:**
1. Рассчитайте текущий P&L: revenue, expected loss, net margin по сегментам
2. Предложите оптимальную стратегию изменения лимитов для максимизации net revenue
3. Спроектируйте систему динамического управления лимитами
credit risk optimization scoring fintech PD EAD
Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «Продуктовые задачи» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: credit, risk, optimization, scoring, fintech.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Продуктовые задачи», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания