Analista Pleno em Ciências de Dados - Sao Paulo, Brasil - Banco Votorantim

Banco Votorantim
Banco Votorantim
Empresa verificada
Sao Paulo, Brasil

há 3 semanas

Ana Silva

Postado por:

Ana Silva

beBee Recruiter
Descrição

Sobre o banco BV

  • Um banco nacional, o

5o maior banco privado do Brasil (ranking Banco Central). Estamos em constante evolução e construímos

#parcerias de sucesso para entregarmos nosso propósito de

tornar mais tranquila a vida financeira de pessoas e empresas. A nossa cultura é simples e ágil. Somos informais nas relações, valorizamos a inovação e atuamos em um ambiente descontraído e cada vez mais colaborativo. Se identificou? Então venha trabalhar com a gente

  • Se você tem interesse em conhecer o mundo da transformação digital e é um apaixonado pela busca de resultados por meio de suas habilidades, nosso papo é com você

Dá uma olhada nos desafios que te esperam:

  • Desenvolver modelos matemáticos/estatísticos para o ciclo de crédito (Application scoring


  • Concessão, Behaviour Scoring

  • Manutenção, Parâmetros para cálculo de perda esperada
  • PD, LGD, EAD) usando diferentes algoritmos de machine learning aplicáveis ao universo de risco de crédito.
  • Garantir a aplicabilidade dos modelos interagindo constantemente com os times de estratégias/políticas, riscos e motores de decisão.
  • Garantir o monitoramento dos modelos, definindo os principais triggers que sinalizam a deterioração dos modelos.
  • Identificar e propor novas aplicações de Ciência de Dados.
  • Interação com os Bureaus de crédito e outros fornecedores para melhoria contínua dos modelos.
  • Participação em fóruns internos atuando como disseminador da cultura data driven e responsável pelo pilar de modelagem.

E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:

  • Perfil crítico, analítico e data driven;
  • Colaborativo, disposto a aprender e a ensinar;
  • Superior em Estatística, Matemática, Física, Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Economia ou Engenharias.
  • Experiência com a manipulação de grandes bancos de dados (SQL e NoSQL).
  • Experiência prática na aplicação de diferentes algoritmos de Machine Learning;
  • Proficiência na utilização de algum dos seguintes softwares: Python, PySpark, R ou SAS;
  • Sólidos fundamentos de matemática e estatística;

Diferenciais:

  • Experiência em modelagem de Risco de Crédito;
  • Conhecimento em IFRS9 e modelagem de perda esperada.
  • Bons conhecimentos de ferramentas de processamento distribuído (Spark);
  • Experiência em deploy e acompanhamento de modelos de Machine Learning.
  • Conhecimento em ferramentas de visualização.
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