Gerente de Modelagem de Dados
Há 6 dias
Nós somos uma Fintech de empréstimo focado em MPME’s (micro, pequenas e médias empresas) que está revolucionando o mercado financeiro. Somos premiados no Brasil e no Exterior pela nossa coragem de mudar o mercado e a forma de dar crédito no Brasil. Agimos por meio de modelagem de dados e parcerias estratégicas com grandes clusters de stakeholders, através das quais maximizamos ainda mais o poder de atuação e a nossa capilaridade, formatando verdadeiros micromotores de crédito para cada ecossistema.
**POR QUE TRABALHAR AQUI ?**
Simplesmente estamos reinventando o Mercado de Crédito Fazemos parte de um ecossistema bancário completo, onde estamos ligados ao LetsBank, o banco digital das MPME’s, bem como o Voiter, banco de atacado expoente em seu mercado de atuação.
**Responsabilidades e atribuições**:
- Gestão das equipes de cientistas de dados e business intelligence.
- Testar novas técnicas estatísticas/Machine Learning, criação de variáveis, automatização de processos e criação de novas ferramentas.
- Desenvolver, implementar e monitorar critérios de modelagem de risco de crédito (Scores, PD, EAD, LGD e Faturamento).
- Gerenciar o desenvolvimento, implementação e aplicação de estratégia de crédito e cobrança.
- Monitorar a carteira de Crédito e Cobrança através de KPIs estratégicos.
- Assegurar que o planejamento da área esteja alinhado com o planejamento estratégico da instituição.
- Precificação baseada em risco (Raroc e Perda Esperada).
- Buscar inovações na área de crédito, utilizando Machine Learning e Inteligência Artificial.
- Avaliar a eficácia e a precisão de novas fontes e técnicas de coleta de dados;
- Desenvolver processos e ferramentas para monitorar e analisar o desempenho do modelo e a precisão dos dados.
**Requisitos e qualificações**
O que é necessário para exercer o papel?**
- Experiência de pelo menos 6 anos com desenvolvimento de modelos.
- Bom conhecimento estatístico.
- Conhecimentos técnicos: Python, SQL, Spark.
- Experiência com técnicas de Machine Learning (regressão, classificação, agrupamentos).
- Importante que saiba realizar extração, manipulação e análise de base de dados.
- Conhecimentos em estatística e validação técnica de testes/dados.
- Experiência com gestão de pessoas.
- Conhecimento prático de técnicas de modelagem estatística e/ou algoritmos de machine learning.
- Experiência no desenvolvimento de modelos de credit score e/ou behaviour score.
**Informações adicionais**
Oferecemos**:
Remuneração competitiva
Ambiente informal
Modelo Híbrido
Pacote de Benefícios
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Gerente
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