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O Santander Brasil busca liderar tecnicamente o time de Provisões, atuando no desenvolvimento, calibração e monitoramento de modelos de risco regulatório (PD, LGD, EAD e ECL). Você dialogará com áreas de Risco, Negócios, Tecnologia, Auditoria e Validação, promovendo qualidade técnica, governança e evolução analítica com IA, analytics e ML.
Graduação em estatística/carro que envolva risco, com experiência em ambientes regulatórios complexos, será valorizada e recompensada com possibilidades de
Lider Data Modelagem - Scientist
Country: Brazil
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 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.
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.
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.
Inglês avançado será considerado diferencial, principalmente para leitura de documentação técnica e participação em fóruns globais; Espanhol será considerado diferencial.
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