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Descrição: * Graduação em ciências exatas (Estatística, Matemática, Economia ou áreas corretas) (desejável pós graduação); * Sólidos conhecimentos em modelagem estatística, incluindo modelos de regressão, modelos lineares generalizados, machine learning, árvores de decisão e séries temporais; * Conhecimento em linguagem de programação (Python, SQL, R) * Desejável conhecimento sobre as normas vigentes para mensuração da perda de crédito (IFRS, Res. CMN 4966\), assim como conhecimentos em Contabilidade; * Excelente raciocínio lógico e quantitativo; * Boas habilidades de comunicação oral e escrita; * Senso de urgência, pro\-atividade, curiosidade, boas habilidades de relacionamento interpessoal. * Desenvolver, documentar e avaliar os impactos dos modelos de perda esperada, incluindo modelos de PD, EAD, LGD e Forward Looking. * Desenvolvimento de modelos preditivos, como Machine Learning; * Suporte à área que realiza a validação independente dos modelos. * Suporte à auditoria externa nos tópicos referentes aos modelos. * Melhoria contínua dos modelos de provisionamento de perda de crédito, com uso de técnicas estatísticas e conceitos de negócio adequados, visando a garantir modelos com boa aderência e que atendam às exigências das normas vigentes. 2512040202181513369

Fonte da Informação:  indeed Ver publicação original
João Silva
Indeed · HR

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