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Analista de Modelagem de Risco de Crédito Pleno – Unicred – Home Office

Unicred

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Ui / Ux Designer

Enzrossi

Caucaia
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ARQUITETO DE IA

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Alvorada
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Analista De Suporte De Infraestrutura

Update Soluções Em Ti

São José dos Pinhais
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(Fluent English, part-time) YouTube Video Editor (LATAM, remote)

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Platform Engineer

Flowmentum, Inc.

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ANALISTA DE BANCO DE DADOS PL

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Ananindeua
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SAP Cloud Architect - SAP Basis

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Franca
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Olly Olly

São Paulo
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[Job-25978]Senior Data Analyst, Brazil

CI&T

Brazil
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Porto Velho
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Porto Alegre
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Software Engineer Brazil

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Analista de Modelagem de Risco de Crédito Pleno – Unicred – Home Office
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Job summary

Uma instituição financeira no Brasil está procurando um(a) Analista de Modelagem de Risco de Crédito Pleno para atuar no desenvolvimento de modelos estatísticos e na análise de dados. O candidato ideal deve ter graduação em áreas exatas e pelo menos 2 anos de experiência em modelagem no mercado financeiro. Benefícios incluem participação nos resultados, vale alimentação e plano médico.

Benefits

Participação nos resultados (PPR)
Vale alimentação e refeição
Previdência Privada
Seguro de vida
Plano médico e odontológico
Auxílio creche/babá
Gympass
Day Off no aniversário
No Dress Code

Qualifications

  • Graduação obrigatória em áreas exatas.
  • Mínimo de 2 anos de experiência em modelagem estatística no mercado financeiro.
  • Proficiência em Python.

Responsibilities

  • Desenvolver e manter modelos de Perdas Esperadas.
  • Preparar relatórios e dashboards gerenciais.
  • Realizar estudos analíticos para tomada de decisões.

Skills

Modelagem Estatística
Análise de Dados
Comunicação Clara
Trabalho em Equipe

Education

Graduação em áreas exatas: Estatística, Matemática, Engenharias, Economia ou Ciência da Computação

Tools

Python
Azure
Microsoft Power BI
Databricks
Job description

Analista de Modelagem de Risco de Crédito Pleno – Unicred – Home Office

Responsabilidades e atribuições
  • Atuar no desenvolvimento e manutenção dos modelos estatísticos de Perdas Esperadas (PD, LGD e EAD), em atendimento ao IFRS9 e à Resolulção CMN nº 4.966;
  • Atuar no desenvolvimento e manutenção dos modelos estatísticos de Risco de Crédito (Ex: Application Score, Behavior Score e Collection Score);
  • Auxiliar na preparação de relatórios gerenciais e dashboards de monitoramento de modelos;
  • Auxiliar na definição e manutenção dos books de indicadores da área;
  • Realizar estudos analíticos que contribuam para tomadas de decisão baseada em dados;
  • Contribuir para o design, documentação, manutenção e otimização dos códigos e ferramentas de dados utilizados nos processos de modelagem;
  • Elaborar apresentações e materiais técnicos em linguagem acessível que comunique com clareza sobre os modelos desenvolvidos e resultados obtidos.
Requisitos e qualificações
  • Graduação completa em áreas exatas: Estatística, Matemática, Engenharias, Economia ou Ciência da Computação;
  • Ter ao menos 2 anos de experiência trabalhando com modelagem estatística, preferencialmente em áreas analíticas no mercado financeiro;
  • Proficiência em Pyhton;
Diferenciais
  • Pós-graduação com foco em área de Dados ou mercado financeiro;
  • Conhecimento em Azure, Databricks e Microsoft Power BI;
  • Conhecimento sobre regulamentações e normativas do setor financeiro relacionadas à modelagem de crédito (ex.: IFRS-9, Basileia, Resolução 4.966).
Benefícios
  • Participação nos resultados (PPR);
  • Vale alimentação e refeição;
  • Previdência Privada com coparticipação da empresa;
  • Seguro de vida;
  • Plano médico e odontológico (titular e dependentes);
  • Auxílio creche/babá;
  • Auxílio Home Office/Auxílio Híbrido;
  • Gympass;
  • English Pass;
  • Zenklub (Canal de Bem-Estar Emocional e Mental) – extensível para dependentes;
  • Day Off no aniversário;
  • Day Off no aniversário de filhos;
  • Licenças Parentais Estendidas;
  • No Dress Code.
  • 1
  • ...
  • 77
  • 78
  • 79
  • ...
  • 382

* The salary benchmark is based on the target salaries of market leaders in their relevant sectors. It is intended to serve as a guide to help Premium Members assess open positions and to help in salary negotiations. The salary benchmark is not provided directly by the company, which could be significantly higher or lower.

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