BRA Data & Analytics Spec III

BRA Data & Analytics Spec III

Country: Brazil

🌍 Quem somos

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.

🎯 Descrição da vaga

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.

Aqui, seu papel será:

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.

🧩 Experiência exigida

• •Experiência entre 5 e 7 anos em áreas de Risco de Crédito ou Modelagem Quantitativa;
• •Experiência mínima de 3 anos com IFRS 9;
• •Experiência mínima de 3 anos com 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.

🎓 Formação

• •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

Certificações desejáveis

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

🌐 Idiomas

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

💡 Competências

Hard Skills

Modelagem de Risco e Provisões

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

Programação e Engenharia de Dados

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

Estatística e Machine Learning

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

Inteligência Artificial e Automação

• •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.

Big Data e Cloud

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

Soft Skills

• •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.

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