BRA Data & Analytics Spec III

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, somos o terceiro maior banco privado do País em ativos e o único internacional com escala no varejo nacional. Somos um banco digital com gente. Estamos presentes onde, como e quando você desejar.

Ao integrar o time de Regulatory Models New Generation do Santander, você atuará na área responsável pelo desenvolvimento, implementação, monitoramento e evolução dos modelos regulatórios de provisões e capital de risco de crédito da organização. A área tem como principais objetivos garantir a aderência regulatória, a excelência técnica dos modelos, a precisão das estimativas de risco e a evolução contínua das capacidades analíticas e tecnológicas do Banco, utilizando soluções orientadas por dados, automação e inteligência artificial.

Temos uma vaga para você se tornar Técnico Sênior de Modelagem, onde você será encarreirado como Especialista, sendo uma das principais referências técnicas na construção, implementação e sustentação dos modelos regulatórios da área de Risco de Crédito.

Atuar de forma hands-on no desenvolvimento, calibração, implementação e monitoramento de modelos de provisões (IFRS 9 e Resolução CMN 4.966) e capital regulatório (IRB), garantindo robustez metodológica, eficiência computacional e aderência regulatória.

Você será responsável por desenvolver soluções escaláveis em Python e PySpark, automatizar processos utilizando Inteligência Artificial e Machine Learning, apoiar validações, auditorias e demandas regulatórias, além de contribuir para a evolução das melhores práticas de modelagem quantitativa na organização.

Entre as principais responsabilidades estão:

• Desenvolver e calibrar modelos de ECL (PD, LGD e EAD) para IFRS 9;
• Implementar modelos de provisões aderentes à Resolução CMN 4.966;
• Apoiar o desenvolvimento e evolução de modelos IRB;
• Realizar monitoramento, backtesting, validação e stress testing dos modelos;
• Processar e analisar grandes volumes de dados;
• Desenvolver pipelines automatizados end-to-end para execução dos modelos;
• Implementar soluções em Python, PySpark e ambientes Big Data;
• Aplicar Inteligência Artificial, AutoML e GenAI para automação e ganho de produtividade;
• Investigar desvios, anomalias e oportunidades de melhoria metodológica;
• Elaborar documentação técnica e materiais para auditorias, validações e reguladores;
• Apoiar o desenvolvimento técnico de profissionais menos experientes.

• Profunda experiência nas áreas de Risco de Crédito ou Modelagem Quantitativa; e ampla vivência com temas de IFRS 9 e Python aplicado à modelagem de risco;
• Vivência em instituições financeiras;
• Experiência comprovada na implementação e sustentação de modelos em produção;
• Conhecimento de processos de validação, auditoria e governança de modelos.

• Graduação completa em Matemática, Estatística, Física, Engenharia, Economia, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
• Pós-graduação, MBA ou Mestrado em áreas quantitativas será considerado diferencial

• FRM (Financial Risk Manager);
• PRM (Professional Risk Manager);
• Certificações em Data Science ou Machine Learning;
• Certificações Cloud (AWS, Azure ou GCP).

• Inglês avançado para leitura de documentação técnica e interação com fóruns globais;
• Espanhol será considerado diferencial.

• IFRS 9;
• Resolução CMN 4.966 (BRGAAP);
• IRB;
• PD, LGD, EAD;
• Expected Credit Loss (ECL);
• Staging e SICR;
• RWA;
• Stress Testing e Backtesting.

• Python;
• PySpark;
• SQL;
• Pandas e NumPy;
• Git e GitFlow;
• Clean Code;
• Design Patterns;
• Pytest.

• Regressão Logística;
• GLM e GAM;
• Survival Analysis;
• XGBoost;
• LightGBM;
• Random Forest;
• Calibração de modelos;
• Métricas AUC, Gini e KS.

• ChatGPT, Claude e GitHub Copilot;
• AutoML;
• Optuna e Hyperopt;
• SHAP e LIME;
• Streamlit e Dash;
• Airflow e Prefect;
• Automação de processos baseada em IA Generativa;
• Desenvolvimento de agentes e ferramentas de produtividade.

• Apache Spark;
• Databricks;
• Delta Lake;
• Parquet;
• AWS e Azure;
• S3 e EMR.

• Pensamento crítico e analítico;
• Forte orientação a dados e tomada de decisão baseada em evidências;
• Mentalidade AI-Driven e foco em inovação;
• Perfil hands-on e alta capacidade de execução;
• Orientação para resultados e qualidade;
• Atenção aos detalhes e rigor técnico;
• Capacidade de comunicação com públicos técnicos e executivos;
• Colaboração e trabalho multifuncional;
• Compartilhamento de conhecimento e mentoria técnica;
• Proatividade na identificação e resolução de problemas complexos.