Analista De Modelos De Parâmetros De Risco De Crédito

Santander Portugal; Lisboa; Sur place; EUR 42 000 - 64 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

BeHealthy program

Licença parental

Apoio à infância

Tempo para voluntariado

Résumé du poste

Santander Portugal procura um Analista de Modelos de Parâmetros de Risco de Crédito para Portugal. A equipa desenvolve modelos de risco de crédito para capital e provisões, com foco na calibração, documentação e conformidade com regulamentação.

O candidato ideal tem formação superior em matemática/estatística, experiência com ferramentas de dados (SAS/SQL/Python/R) e capacidade de colaborar com várias áreas de risco e auditoria.

Qualifications

• Experiência mínima de 3 anos em funções similares de desenvolvimento de modelos de risco de crédito (Obrigatório).
• Conhecimentos de ferramentas de tratamento e análise de dados, como SAS, SQL, Python ou R (Obrigatório).
• Experiência na participação em projetos técnicos complexos, com múltiplos stakeholders e prazos exigentes (Preferencial).
• Formação Superior em Matemática, Estatística, Econometria ou equivalente (Obrigatório).

Responsabilités

• Desenvolvimento, calibração e seguimento de modelos de PD, LGD e CCF para Capital e Provisões.
• Criação, revisão e atualização da documentação metodológica, técnica e de resultados dos modelos.
• Interpretação, adaptação e aplicação da regulamentação e dos standards corporativos relevantes.
• Comunicação com as áreas internas de Gestão do Risco, áreas corporativas de metodologia, Validação Interna, Auditoria e supervisor.

Connaissances

Experiência 3+ anos

Perfil analítico

Capacidade de planeamento

Formation

Matemática

Estatística

Outils

SAS

SQL

Python

R

Description du poste

Country: Portugal

COMEÇA AQUI

O Santander (www.santander.com) está a evoluir de uma marca global de grande impacto para uma organização orientada pela tecnologia, e as nossas pessoas estão no centro desta jornada.

Juntos, estamos a liderar uma transformação centrada no cliente, que valoriza o pensamento crítico, a inovação e a coragem de desafiar o que é possível.

Esta é mais do que uma mudança estratégica. É uma oportunidade para pessoas motivadas crescerem, aprenderem e fazerem uma diferença real.

A nossa missão é contribuir para que mais pessoas e empresas prosperem. Adotámos uma cultura de risco sólida, e todas as nossas pessoas, em todos os níveis, têm um papel ativo e responsável na gestão de riscos.

O TEU IMPACTO

O Santander Portugal está à procura de um de um(a) Analista de Modelos de Parâmetros de Risco de Crédito, para Portugal.

A equipa de Modelos de Parâmetros de Risco é responsável pelo desenvolvimento de Modelos de Parâmetros de Risco de Crédito para Capital e Provisões.

Estamos a redefinir a forma como trabalhamos através da inovação, da tecnologia de ponta, da colaboração e da liberdade para explorar novas ideias.

Para ter sucesso nesta função, serás responsável por:

• Desenvolvimento, calibração e seguimento de modelos de PD, LGD e CCF para Capital e Provisões;
• Criação, revisão e atualização da documentação metodológica, técnica e de resultados dos modelos;
• Interpretação, adaptação e aplicação da regulamentação e dos standards corporativos relevantes;
• Comunicação com as áreas internas de Gestão do Risco, áreas corporativas de metodologia, Validação Interna, Auditoria e supervisor.

O TEU CONTRIBUTO

As nossas pessoas são a nossa maior força. Cada indivíduo contribui com perspetivas únicas que nos tornam mais fortes como equipa e como organização.

Capacitamos as equipas para irem mais além, valorizando quem são e potenciando o que trazem consigo.

Experiência Profissional

• Experiência mínima de 3 anos em funções similares de desenvolvimento de modelos de risco de crédito (Obrigatório)
• Conhecimentos de ferramentas de tratamento e análise de dados, como SAS, SQL, Python ou R (Obrigatório)
• Experiência na participação em projetos técnicos complexos, com múltiplos stakeholders e prazos exigentes (Preferencial)

Formação Académica

• Formação Superior em Matemática, Estatística, Econometria ou equivalente (Obrigatório)

Idiomas

• Português (Obrigatório)
• Inglês (Obrigatório)
• Espanhol (Preferencial)

Hard Skills

• Perfil analítico/quantitativo, com capacidade de organização, planeamento e forte dinamismo (Obrigatório)
• Conhecimento de modelização estatística aplicada ao risco de crédito e das metodologias de estimação e seguimento de parâmetros de risco (Obrigatório)
• Capacidade e curiosidade para aprender e adotar novas técnicas e metodologias (Obrigatório)
• Interesse na utilização de novas ferramentas e abordagens analíticas (Preferencial)

Soft Skills

• Gosto e capacidade para trabalhar em equipa
• Capacidade de comunicação
• Proatividade, autonomia e sentido de responsabilidade

VALORIZAMOS O TEU IMPACTO

A tua contribuição é importante e será reconhecida. Podes esperar um pacote de remuneração justo e competitivo, que reflete o impacto que crias e o valor que entregas.

Mas sabemos que as recompensas vão muito além dos números.

• Oferecemos mais do que um salário. Os nossos benefícios foram concebidos para apoiar a tua vida, os teus objetivos e o teu bem-estar, agora e no futuro.
• A tua saúde é a nossa prioridade. Através do BeHealthy, o nosso programa global de bem-estar, promovemos o bem-estar holístico.
• Sabemos que a família é tudo. Por isso, oferecemos licença parental, apoio à infância e programas adaptados a cada fase da vida.
• Potenciamos as nossas equipas através de oportunidades globais e percursos de carreira diversificados.
• Acreditamos no poder da ajuda. Pode dedicar parte do teu tempo de trabalho a atividades de voluntariado.

Estamos aqui para te manter motivado(a), ajudar-te a alcançar os teus objetivos e celebrar o teu progresso em cada etapa do caminho.

CONFORMIDADE LOCAL

O Santander orgulha-se de ser uma organização que promove a igualdade de oportunidades, independentemente da idade, gênero, deficiência, estado civil, raça, religião ou orientação sexual.

Comprometemo-nos a oferecer um processo de candidatura inclusivo e acessível a todas as pessoas