Lider Data Modelagem - Scientist

Descrição da vaga

Ao integrar o time de Regulatory Models New Generation do Santander, você atuará na área responsável pelo desenvolvimento, manutenção e evolução dos modelos regulatórios de provisão e perda esperada da organização, contribuindo para a aderência às normativas IFRS 9 e Resolução CMN 4.966.

A área tem como principal objetivo garantir a robustez metodológica, a conformidade regulatória e a sustentabilidade dos modelos de risco utilizados pelo Banco, além de impulsionar a evolução tecnológica e analítica por meio do uso de inteligência artificial, modelagem

m avançada e processos orientados por dados.

Temos uma oportunidade para atuar como liderança técnica no time de Provisões, conectando conhecimento em modelagem regulatória, capacidade analítica, execução e desenvolvimento do time.

Aqui, seu papel será:

Atuar na condução técnica e no acompanhamento das entregas relacionadas ao desenvolvimento, monitoramento, manutenção e evolução dos modelos de risco regulatório, com foco em PD, LGD, EAD, ECL e Stage Allocation, contribuindo para a conformidade com IFRS 9 e Resolução CMN 4.966 nas diferentes carteiras do Banco.

Será responsável por organizar e acompanhar as frentes do time no dia a dia, garantindo qualidade técnica e execução das entregas, além de atuar em parceria com áreas de negócio, Tecnologia, Auditoria e Validação.

Buscamos uma liderança próxima e hands-on, capaz de orientar tecnicamente o time e contribuir diretamente em desafios metodológicos, estatísticos e computacionais.

Entre suas principais atribuições estarão:

• Coordenar e acompanhar o desenvolvimento e a recalibração dos parâmetros PD, LGD e EAD para fins regulatórios e contábeis;
• Acompanhar a performance dos modelos e seus principais indicadores, identificando necessidades de ajustes e evolução;
• Contribuir para a robustez metodológica dos modelos nos processos de auditoria, validação independente e interação com as linhas de defesa;
• Organizar e acompanhar o backlog técnico e as prioridades do time, conectando demandas, capacidade e entregas;
• Atuar na interlocução técnica com stakeholders das áreas de Risco, Negócios, Tecnologia, Auditoria e Validação;
• Apoiar a evolução das capacidades do time em IA, Analytics e Model Risk Management;
• Orientar tecnicamente os profissionais da equipe, contribuindo para o desenvolvimento e disseminação de conhecimento;
• Acompanhar riscos, dependências e qualidade das entregas sob sua responsabilidade.

Experiência exigida

• Experiência em instituições financeiras, preferencialmente em Risco de Crédito, Modelagem ou Provisões;
• Conhecimento consistente em desenvolvimento, validação ou monitoramento de modelos relacionados a IFRS 9 e/ou Resolução CMN 4.966;
• Experiência com modelos de PD, LGD, EAD e ECL;
• Vivência em processos envolvendo auditoria, validação independente ou linhas de defesa;
• Experiência trabalhando com equipes técnicas, squads ou estruturas multidisciplinares;
• Capacidade de coordenar entregas e orientar profissionais tecnicamente;
• Vivência em projetos de modelagem, analytics ou transformação relacionados a Risco.

Formação

• Graduação completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Economia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
• Pós-graduação ou especialização em Risco, Finanças Quantitativas, Estatística, Ciência de Dados, Machine Learning ou áreas relacionadas será considerada diferencial.

Certificações desejáveis

• Certificações em Gestão de Riscos, Modelagem, Analytics ou Ciência de Dados;
• Certificações Agile, Scrum ou Gestão de Projetos;
• Certificações relacionadas a Inteligência Artificial ou Machine Learning serão consideradas diferenciais.

Idiomas

• Inglês avançado será considerado diferencial, principalmente para leitura de documentação técnica e participação em
• fóruns globais;
• Espanhol será considerado diferencial.

Hard Skills

• IFRS 9 e Resolução CMN 4.966;
• Modelagem de PD, LGD, EAD e Expected Credit Loss (ECL);
• Stage Allocation e Stress Testing;
• Python e SQL;
• Spark e PySpark;
• Databricks;
• Git;
• Pandas, NumPy e Scikit-Learn;
• Estatística aplicada à modelagem de risco;
• Regressão Logística;
• Survival Analysis;
• GLM e GAM;
• Backtesting e calibração de modelos;
• Machine Learning;
• Conhecimentos ou experiência com aplicações de IA Generativa, GenAI e LLMs serão diferenciais.

Soft Skills

• Capacidade de liderança e orientação técnica de equipes;
• Perfil hands-on e forte capacidade analítica;
• Organização e acompanhamento de múltiplas entregas;
• Orientação para resultados e senso de prioridade;
• Boa capacidade de comunicação com públicos técnicos e não técnicos;
• Capacidade de influência e relacionamento com diferentes stakeholders;
• Colaboração e construção de parcerias;
• Autonomia e capacidade de atuação em ambientes regulatórios complexos.

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