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Gerente de Modelagem de Riscos

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Presencial
Sem Limite de Experiência
Sem Limite de Formação
R. São Maurício, 660 - Jardim das Flores, Osasco - SP, 06110-250, Brazil
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Resumo da Vaga: Venha transformar sua carreira em uma empresa brasileira de tecnologia líder na América Latina, unindo-se a uma equipe inovadora com foco em tecnologia de ponta e desenvolvimento de modelos de risco. Principais Destaques: 1. Liderar e coordenar equipe de analistas e builders 2. Desenhar e prototipar novos modelos de risco com tecnologia de ponta 3. Arquitetar e manter fábrica de modelagem de risco **Nosso modo de fazer no time** ------------------------------- Transforme sua carreira com o iFood! Somos uma empresa brasileira de tecnologia referência na América Latina. Por meio de soluções inovadoras, conectamos milhares de restaurantes a milhões de consumidores diariamente com uma média de 100 milhões de pedidos mensais. Além do delivery de comida, também somos Mercado, Farmácia e Pet. Temos também o iFood Pago, nossa Fintech, que engloba o iFood Benefícios, o vale alimentação e refeição do iFood e o próprio iFood Pago, o banco do restaurante. Junte\-se a nós e faça parte de uma equipe que está sempre à frente com tecnologia de ponta e inovação constante. Vaga híbrida no nosso escritório de Osasco\-SP. **Seu Cardápio Diário** ----------------------- * Arquitetar e manter a fábrica de modelagem: garantir coerência entre modelos de crédito, liquidez, capital, operacional e riscos não\-financeiros; * Coordenar squad de analistas e builders — priorização de calibrações, code review, design de nova metodologia, feedback técnico; * Desenhar novos modelos e prototipar soluções: Databricks, Python/SQL, validação end\-to\-end (dados transformação modelo output validado); * Pesquisar sobre como sistemas e agentes que vão consumir os modelos: estruturar inputs, outputs, validação, SLAs); * Migrar sistemas legados ao novo paradigma: documentação de metodologias, model cards, integração em pipelines modernos; * Governar knowledge base interno: curação de decisões, metodologias, regulatory updates, lições aprendidas — manter "single source of truth" para o conhecimento quantitativo; * Trabalhar closely com sistemas/agentes em construção: design de inputs/outputs, validation rules, SLAs; * Roadmap de calibração H1–H2: PD/ECL, RAS expansion, Stress Testing, Capital Planning; * Interlocução com regulador: preparação de arquivos, defesa de metodologia e suporte a supervisão. **Ingredientes que buscamos** ----------------------------- * Polyglot modeller: Confortável saltando entre credit, liquidity, capital, operational e non\-financial risks; * Hands\-on builder \+ modern statistical methods: Code it yourself em Python, SQL, Databricks; confortável com regressão, survival analysis, simulação — mas também aberto a técnicas modernas quando o problema exigir (machine learning, ensemble methods, modern feature engineering); * Estruturação de metodologia sob incerteza: Desenha modelo mesmo com dados imperfeitos. Sabe balancear rigor acadêmico com pragmatismo operacional. Strong em documentação de assumptions e trade\-offs; * Arquitetura de sistemas: considerando que modelos vão ser consumidos por múltiplos usuários/sistemas — estrutura inputs, outputs, validação, versionamento, SLAs; * High\-context communication: Comunica nuances de metodologia para múltiplas audiências (comitê, técnicos, negócio); * Ownership de qualidade: Você é dono da saída. Não terceiriza validação; você revisa e você refatora quando vê padrão; **Para realçar o sabor** ------------------------ * Experiência em construção de plataformas de modelagem em corporações (banco com múltiplas linhas, fintech escalada, seguradoras); * Expertise em IFRS9, Basileia ou frameworks regulatórios quantitativos; * Familiaridade com machine learning em risk: você já usou gradient boosting, ensemble methods ou técnicas modernas de feature selection em contexto de risco; * Experiência em pipeline orchestration / MLOps: input/output contracts, SLA, versioning, CI/CD de modelos; * Track record em migração de legacy systems / paradigm shift — já levou operação de uma forma de work para outra com mínima disrupção; * Exposure a ferramentas modernas: Databricks, scheduling, Git, Slack/Jira integration — conforto em DevOps de dados; * Bonus: Experiência em AI/ML research applied to risk (LLM agents, reasoning systems, synthetic data generation); **Sobre nós** ------------- No iFood, acreditamos na força da diversidade para gerar \#Inovação e atingir \#Resultados incríveis, por isso, não fazemos distinção para candidatos com deficiência, gênero, orientação sexual, raça/etnia, idade, origem, constituição familiar e estética. Temos grupos compostos por foodlovers voluntários, onde falamos sobre Raça, Gênero, LGBTQI\+ e PcD. Queremos ser a empresa onde pessoas escolham como lugar para se desenvolver e contribuir para a realização de sonhos, \#AllTogether. Conheça nossas iniciativas **Você tem fome de que?** ------------------------- Nós, FoodLovers, temos fome de inovação e resultado. Buscamos sempre fazer o nosso melhor, pensando "fora da caixa" e atuando com agilidade e responsabilidade! Temos fome de diversidade, conhecimento e compartilhamento. Trabalhamos em um ambiente de muita versatilidade. Sabe o que promove a nossa receita especial? As pessoas! Vem fazer parte disso

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

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