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Somos o banco BV, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, com mais de 37 anos de experiência no mercado. Temos como propósito viabilizar os sonhos e projetos dos nossos clientes, transformando crédito em relacionamento. E pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a Melhor Instituição Financeira para Trabalhar, segundo o ranking 2025 do GPTW!
A nossa cultura é ágil, digital e centrada no cliente. Combinamos pessoas e tecnologia para orquestrar e impulsionar as nossas entregas. O nosso crédito não é apenas um número. É relacionamento forte e real.
Dá uma olhada nos desafios que te esperam:
- Desenvolver, monitorar, implantar e propor melhorias nos modelos de parâmetros de Perda Esperada do portfólio Varejo (PD, LGD, EAD e FWL);
- Atuação do início ao fim na jornada de modelagem: do entendimento do público e extração das informações até a implantação e monitoramento do parâmetro;
- Realização de estudos para controle e evolução contínua dos parâmetros;
- Realização de análises para melhor gestão do risco de crédito do portfolio (público, inadimplência e novos clientes);
- Atuação proativa em melhorias de processos.
E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:
- Formação Superior completa em Estatística, Física, Matemática ou áreas correlatas.
- Linguagens de programação: PySpark, SQL, Python e afins;
- Ferramentas de visualização Power BI e/ou Tableau; Excel, PowerPoint;
- Boa comunicação e relacionamento;
- Forte capacidade analítica;
- Desenvolvimento de estudos e análises para subsidiar tomada de decisão estratégica, utilizando grandes bancos de dados
- Obrigatório ter experiência com a resolução 4.966 / IFRS9
- Experiência com modelos Estatísticos e Machine Learning
Diversidade e inclusão
* Convidamos pessoas negras, mulheres, profissionais com deficiência, comunidade LGBTQIA+ e pessoas de qualquer idade a conhecerem a gente um pouco mais e a se inscreverem nesta vaga.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
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