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. Responsabilidades e atribuições Desenvolver modelos de Credit Scoring (Application Score, Behavior Score e Collection Score); Construir modelos de Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD) e Exposure at Default (EAD); Desenvolver modelos de Machine Learning para concessão de crédito, cobrança, churn e fraude; Construir motores de decisão (Decision Engine) para aprovação automática; Desenvolver políticas de crédito baseadas em dados; Realizar análises exploratórias (EDA) em grandes volumes de dados; Criar pipelines de tratamento e engenharia de atributos (Feature Engineering); Implementar testes A/B para validação de estratégias; Monitorar performance de modelos utilizando indicadores estatísticos; Desenvolver dashboards para acompanhamento dos indicadores de crédito; Trabalhar em conjunto com áreas de negócio, risco, compliance e tecnologia; Requisitos e qualificações Requisitos: Conhecimentos em Crédito: Crédito Pessoa Física, Cadastro Positivo, Bureau de Crédito, Política de Crédito, Motor de Crédito, Limite de Crédito, Prevenção à Fraude, Cobrança, Recuperação de Crédito; Experiência nas Linguagens Python e SQL; Experiênmcia com Banco de Dados: SQL Server, PostgreSQL, Oracle; Diferenciais: Experiência em fintechs, bancos ou instituições financeiras; Vivência com motores de decisão como FICO, Blaze Advisor ou similares; Conhecimento em explainability (SHAP, LIME); Desenvolvimento de modelos interpretáveis para ambientes regulados; Experiência com validação e governança de modelos (Model Risk Management); Conhecimento em OCR, biometria e prevenção à fraude; Experiência com Open Finance e integração de dados financeiros; EM CONSTRUÇÃO