Especialista Em Modelagem De Dados De Crédito

Especialista em modelagem de dados de crédito

A ficha completa e a descrição estão logo abaixo.

Receba notificações de novas vagas de Especialista em BELO HORIZONTE-MG no seu e-mail.

• 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.
• 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.

Local de Trabalho:

Belo Horizonte/MG (atuação Híbrida);

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.