Descrição
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**Responsabilidades e atribuições**
* Desenvolver modelos de Credit Scoring (Application Score, Behavior Score e Collection Score);
* Construir modelos de Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD) e Exposure at Default (EAD);
* Desenvolver modelos de Machine Learning para concessão de crédito, cobrança, churn e fraude;
* Construir motores de decisão (Decision Engine) para aprovação automática;
* Desenvolver políticas de crédito baseadas em dados;
* Realizar análises exploratórias (EDA) em grandes volumes de dados;
* Criar pipelines de tratamento e engenharia de atributos (Feature Engineering);
* Implementar testes A/B para validação de estratégias;
* Monitorar performance de modelos utilizando indicadores estatísticos;
* Desenvolver dashboards para acompanhamento dos indicadores de crédito;
* Trabalhar em conjunto com áreas de negócio, risco, compliance e tecnologia;
**Requisitos e qualificações** **Requisitos:**
* Conhecimentos em Crédito: Crédito Pessoa Física, Cadastro Positivo, Bureau de Crédito, Política de Crédito, Motor de Crédito, Limite de Crédito, Prevenção à Fraude, Cobrança, Recuperação de Crédito;
* Experiência nas Linguagens Python e SQL;
* Experiênmcia com Banco de Dados: SQL Server, PostgreSQL, Oracle;
**Diferenciais:**
* Experiência em fintechs, bancos ou instituições financeiras;
* Vivência com motores de decisão como FICO, Blaze Advisor ou similares;
* Conhecimento em explainability (SHAP, LIME);
* Desenvolvimento de modelos interpretáveis para ambientes regulados;
* Experiência com validação e governança de modelos (Model Risk Management);
* Conhecimento em OCR, biometria e prevenção à fraude;
* Experiência com Open Finance e integração de dados financeiros;
EM CONSTRUÇÃO