




Resumo da Vaga: Profissional para desenvolver e manter modelos estatísticos e pipelines de dados, aplicando técnicas avançadas para análise e monitoramento de riscos, garantindo conformidade regulatória. Principais Destaques: 1. Atuação com modelagem estatística e machine learning em risco de crédito 2. Desenvolvimento de pipelines de dados e feature engineering 3. Colaboração com áreas técnicas e de negócio, compartilhando conhecimento Descrição: É essencial: * Ensino Superior completo em Matemática, Estatística, Engenharias, Economia ou áreas afins; * Ter domínio prático em modelagem estatística; * Vivência/domínio nas linguagens Python e SQL; * Domínio avançado em Excel. É diferencial: * Pós\-graduação ou MBA completo em áreas relacionadas; * Conhecimento da ferramenta Databricks e/ou Pyspark; * Atuação com programação em Power BI; * Ter atuado em Instituições Financeiras; * Atuação com modelos aderentes à Resolução 4\.966/21 ou IRB. Atuação presencial, híbrida ou remota; Realizar tratamento, organização e integração de dados provenientes de múltiplas fontes; Desenvolver e manter pipelines de dados para alimentar modelos estatísticos e painéis de monitoramento; Conduzir processos de construção de variáveis (feature engineering); Aplicar técnicas estatísticas e de machine learning para análise de grandes volumes de dados, identificando padrões e tendências relevantes; Desenvolver modelos preditivos matemáticos/estatísticos e machine learning com foco em risco de crédito (PD, EAD, LGD); Garantir a conformidade dos modelos com os normativos regulatórios vigentes; Monitorar a performance dos modelos e propor melhorias contínua; Criar e acompanhar indicadores de risco, eficiência e performance de regras e modelos; Colaborar com áreas técnicas e de negócio, traduzindo conceitos técnicos para públicos diversos; Garantir o adequado atendimento as auditorias internas, externas e órgão reguladores; Compartilhar conhecimento, disseminar a cultura de risco e experiências em ambiente colaborativo. 2512100202181911749


