Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos

Começa agora sua história com o Santander Brasil. Todo começo cria uma janela de infinitas possibilidades, que vão das melhores decisões financeiras até a realização de sonhos. O Santander Brasil quer iniciar essa jornada com você.

Estamos no Brasil desde 1982 e somos um dos maiores bancos privados do País. Somos um banco digital com gente, presentes onde, como e quando nossos clientes precisarem.

Ao integrar o time de Regulatory Models New Generation, você irá desenvolver sua carreira na interseção entre Ciência de Dados, Modelagem Estatística, Engenharia de Dados e Risco de Crédito.

Nosso time atua no desenvolvimento, monitoramento e evolução de modelos utilizados para estimar risco e perdas esperadas de crédito, dentro de referências regulatórias como IFRS 9 e Resolução CMN 4.966.

Buscamos uma pessoa em início de carreira, com perfil quantitativo, boa capacidade analítica e interesse por programação, dados e modelagem.

Você não precisa chegar dominando todos os conceitos de risco regulatório. Procuramos alguém com boa base técnica e vontade de aprender, que queira desenvolver esse conhecimento junto a um time especializado.

• Apoiar o desenvolvimento e monitoramento de modelos estatísticos e de risco de crédito;
• Trabalhar com grandes volumes de dados, realizando exploração, tratamento e análise de informações;
• Desenvolver análises utilizando principalmente Python e SQL;
• Participar da construção e acompanhamento de modelos relacionados a PD, LGD, EAD e Expected Credit Loss (ECL);
• Realizar testes, análises de performance, backtesting e acompanhamento de indicadores dos modelos;
• Apoiar a construção e evolução de pipelines e rotinas analíticas;
• Contribuir para iniciativas de automação, Machine Learning e Inteligência Artificial aplicadas aos processos da área;
• Trabalhar em conjunto com profissionais de Riscos, Dados, Tecnologia e Modelagem.

• Formação em andamento em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Economia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Conhecimento de Python e SQL;
• Boa base de estatística, programação e manipulação de dados;
• Raciocínio analítico e interesse por resolução de problemas;
• Interesse em desenvolver conhecimentos em modelagem de risco de crédito e ambiente regulatório bancário.

Não é necessário conhecer todos os itens abaixo. Experiência ou contato com alguns deles já será considerado um diferencial:

• Pandas, NumPy e Scikit-Learn;
• Spark/PySpark ou Databricks;
• Git;
• Regressão e técnicas de modelagem estatística;
• Machine Learning;
• Conceitos de PD, LGD, EAD e ECL;
• IFRS 9 ou Resolução CMN 4.966;
• Inglês para leitura de materiais técnicos.

• Curiosidade e vontade de aprender;
• Perfil analítico e atenção aos detalhes;
• Interesse por tecnologia, dados e modelagem;
• Capacidade de transformar problemas em análises estruturadas;
• Colaboração e abertura para trocar conhecimento;
• Boa comunicação para compartilhar análises e resultados;
• Autonomia crescente e disposição para assumir novos desafios ao longo do desenvolvimento.