ESPECIALISTA EM MODELAGEM DE DADOS DE CRÉDITO

Descrição da vaga

Estamos em busca de pessoas talentosas, e apaixonadas pelo que fazem para integrar o nosso time.

Ser desafiado diariamente é algo que te motiva? Se a resposta for sim, vem ser Mercantil! O que não faltam aqui são oportunidades de vivenciar novos desafios e de ser protagonista de sua carreira, tudo isso em uma das Melhores Empresas para se trabalhar em Minas Gerais. 

Ao fazer parte da nossa empresa, você terá a oportunidade de crescer em um ambiente dinâmico, onde o seu talento é reconhecido e incentivado. E essa combinação fica ainda mais perfeita se você tiver brilho nos olhos, uma boa comunicação, proatividade e, claro, foco em resultados. 

Explore nossas vagas, encontre a oportunidade que mais combina com seu perfil e faça parte de um time que valoriza o seu talento. Não perca a chance de transformar sua carreira e contribuir para projetos desafiadores e transformadores.

Venha crescer com a gente! 

Curtiu? Então, confira abaixo a oportunidade que temos para você!

Então, veja abaixo a oportunidade que temos aqui:

#VEMSERMERCANTIL

Responsabilidades e atribuições

Seus principais desafios serão:

• Liderar o desenvolvimento, validação, implantação e acompanhamento de modelos estatísticos e de Machine Learning aplicados ao ciclo de crédito, como Credit Score, Behavior Score, PD, LGD, EAD, Collection Scoring, modelos de propensão e limites.
• Desenvolver modelos preditivos utilizando técnicas estatísticas e de Machine Learning, avaliando diferentes abordagens para aumentar a capacidade de discriminação e predição dos modelos.
• Realizar estudos de Cut-off e trade-off entre risco e retorno, traduzindo os resultados dos modelos em recomendações e regras aplicáveis às políticas de crédito.
• Atuar em conjunto com as áreas de Crédito, Risco, Dados e Negócios, conectando os resultados analíticos às estratégias de concessão e gestão de portfólio.
• Avaliar e incorporar dados alternativos, informações de bureaus e novas fontes de dados para aprimoramento dos modelos.
• Monitorar o desempenho e a estabilidade dos modelos em produção, acompanhando indicadores como KS, Gini, AUC, PSI e CSI.
• Identificar degradação, desvios de performance e mudanças no comportamento da carteira, propondo recalibração, retreinamento, substituição ou evolução dos modelos.
• Participar de processos de backtesting, calibração e validação de modelos, garantindo robustez e aderência aos requisitos do negócio e regulatórios.
• Promover evolução contínua das técnicas de modelagem, ferramentas e metodologias utilizadas pela área.

Requisitos e qualificações

Buscamos uma pessoa com:

• Ensino superior completo em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física, Economia ou áreas correlatas.
• Experiência de 5 anos ou mais com desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos estatísticos e/ou Machine Learning aplicados a Crédito e Risco.
• Experiência prática com modelos de Credit Scoring, Behavior Scoring, Collection Scoring, risco de crédito, PD, LGD, EAD ou modelos de limites.
• Domínio de Python e/ou R.
• Conhecimento avançado em SQL.
• Domínio de técnicas de modelagem, incluindo Regressão Logística, XGBoost, Random Forest e Redes Neurais.
• Conhecimento de métricas de avaliação e monitoramento de modelos, como KS, Gini, AUC, PSI e CSI.
• Conhecimento do ciclo de crédito e de políticas de concessão e gestão de crédito.
• Capacidade de transformar resultados analíticos em insumos para decisões de negócio.
• Conhecimento de modelos e metodologias relacionados a Bacen e IFRS 9.

 Local de Trabalho:

Belo Horizonte/MG (atuação Híbrida);

Informações adicionais

O que oferecemos aos nossos colaboradores:

• Vale-refeição e alimentação (Se preferir, você pode receber os dois valores em um só cartão de alimentação);

• Plano de saúde; 

• Plano odontológico; 

• Auxílio creche; 

• Seguro de vida;

• Previdência privada;

• Wellhub;

• Academia Mercantil de Desenvolvimento;

• Participação nos Lucros de Resultados (PLR);

Todas as vagas também são direcionadas para PCDs.