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Risk Data Scientist II

Santander

SAO PAULO

  • Full Time
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About the role

Risk Data Scientist II

Country: Brazil

Nesse papel, você irá:


  • Desenvolver e acompanhar modelos quantitativos na estrutura de Risk Models & Analytics, com foco em Risco Operacional e Compliance, contribuindo desde a análise dos dados e definição metodológica até a evolução dos modelos.
  • Realizar análises sobre modelos em produção, investigando comportamentos, respondendo a questionamentos e construindo análises específicas que apoiem a interpretação e desempenho dos modelos.
  • Propor novas abordagens e metodologias, trazendo uma visão crítica e analítica para desafiar modelos e soluções existentes e apoiar tecnicamente o time.
  • Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando Python, PySpark e Databricks, desenvolvendo códigos estruturados para posterior produtização dos modelos.
  • Atuar em desafios relacionados a modelos de Compliance e Risco Operacional, podendo envolver aplicações como identificação de empresas de fachada, atividades irregulares e modelagem de provisões trabalhistas ou cíveis

Para esse papel, valorizamos:


  • Formação sólida em áreas de Ciências Exatas, como Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas, com interesse em desenvolvimento na carreira de Data Science.
  • Experiência com análise e modelagem de dados, acompanhada de forte capacidade analítica e investigativa.
  • Conhecimento e experiência prática em Python, além de ferramentas e bibliotecas voltadas à análise de dados, como PySpark, Databricks, Pandas e Scikit-learn.
  • Organização, boa comunicação oral e escrita e autonomia compatível com a senioridade da posição.
  • Conhecimentos de Machine Learning e experiência prévia no desenvolvimento de modelos serão considerados diferenciais relevantes.
  • Experiência com modelos de Crédito, Scoring (Origination/Behaviour), Risco Operacional, Compliance ou Risco Não Financeiro será valorizada.
  • Experiência com modelos de provisões trabalhistas, cíveis ou outras provisões não relacionadas a crédito será um diferencial importante para o time.
  • Inglês suficiente para leitura e compreensão de artigos e materiais técnicos de Data Science. A interação oral em inglês ou espanhol pode ocorrer, mas foi sinalizada como esporádica e não exige fluência.
  • Mestrado e/ou Doutorado em Ciências Exatas será considerado um diferencial.