Analista De Riscos De Modelos PL - Validação de modelos

O time de Riscos: 

O time é responsável por garantir a governança, a precisão e a segurança técnica de todos os modelos quantitativos e de Inteligência Artificial da instituição. A área mitiga riscos estratégicos e regulatórios atuando em três pilares principais:

• Inventário de Modelos: Mapeamento, catalogação e controle centralizado do ciclo de vida dos modelos, assegurando rastreabilidade do portfólio.

• Validação Independente: Avaliação técnica e imparcial através de testes estatísticos, reperformance e desafio metodológico das soluções antes e durante sua implementação.

• Monitoramento Contínuo: Acompanhamento constante da performance, estabilidade e eventual degradação dos modelos em produção para garantir respostas rápidas a anomalias.

O que esperamos de você:

• Validação e Reperformance de Modelos: Executar a reperformance técnica de modelos internos, realizando testes estatísticos avançados para avaliar o desempenho, robustez e premissas das soluções em produção.

• Desafio Técnico e Análise de Dados: Utilizar pensamento crítico para analisar bases de dados complexas e aplicar testes conclusivos que desafiem as metodologias e os resultados dos modelos desenvolvidos.

• Governança e Gestão do Inventário: Atuar ativamente na catalogação, atualização do inventário e acompanhamento de todo o ciclo de vida dos modelos da instituição, garantindo a conformidade dos processos.

• Domínio de Programação e Analytics: Manipular, analisar dados e automatizar rotinas utilizando linguagens de programação como Python, R e SQL.

• Elaboração de Relatórios Técnicos: Traduzir análises estatísticas e achados das validações em documentações claras, estruturadas e de alto nível técnico para suporte à tomada de decisão.

• Atuação em Domínio Específico: Aplicar conhecimentos em modelagem ou validação voltados para Crédito, Risco de Crédito, Risco de Mercado e Liquidez, Fraude ou Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD).

O que aumenta as suas chances:

• Vivência em Ambiente Databricks: Experiência prática no uso da plataforma Databricks para processamento e análise de grandes volumes de dados.

• Domínio em Linguagens Adicionais e Automação: Conhecimento em SAS e VBA para suporte a processos legados ou automações complementares.

• Conhecimento em IA Generativa e Machine Learning: Familiaridade com conceitos avançados e aplicação de técnicas modernas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

• Leitura e Interpretação de Normativos Regulatórios: Capacidade de interpretar resoluções e diretrizes regulatórias do setor financeiro para alinhar os modelos às exigências do mercado.

• Uso de Ferramentas de Data Viz: Habilidade em criar dashboards e visualizações de dados em plataformas como Power BI, Tableau, Metabase ou Looker.

• Formação Acadêmica Alinhada: Graduação em Estatística, Engenharias, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática ou áreas correlatas com forte base em probabilidade e inferência estatística.

• Inglês Intermediário: Leitura fluente para interpretação de documentações técnicas, relatórios e artigos internacionais.