Responsabilidades:

• Desenvolvimento e manutenção dos modelos regulatórios de risco de crédito (PD, LGD, EAD e Estágios IFRS9), garantindo aderência às normas IFRS9 e regulamentações do BACEN (Res. 4966, 229, 2682).
• Ser responsável técnico pelas metodologias de provisionamento de perda esperada (ECL) da carteira de crédito, assegurando consistência entre o modelo, as bases de dados e as regras contábeis.
• Estruturar e automatizar pipelines de cálculo de PD, LGD e EAD em ambiente Databricks (PySpark/SQL), integrando os modelos às bases de produção e garantindo rastreabilidade e governança.
• Conduzir análises retroativas e de performance dos modelos (backtesting, estabilidade de variáveis, KS, AUC, PSI, curing rate, hazard e survival curves) para identificar desvios e propor evoluções metodológicas.
• Trabalhar em parceria com as áreas de Crédito, Cobrança, Contabilidade, Financeiro e Risco, traduzindo necessidades do negócio em soluções analíticas robustas e sustentáveis.
• Acompanhar práticas de mercado e evoluções regulatórias, propondo inovações que aumentem a eficiência do provisionamento e a precisão das estimativas de risco.

O que você precisa ter?

• Experiência em modelagem de risco de crédito regulatória (PD, LGD, EAD e Estágios IFRS9).
• Domínio técnico das normas IFRS9 e regulamentos BACEN (4966, 229, 2682).
• Proficiência em Python (pandas, pyspark, scikit-learn) e SQL, com foco em manipulação e modelagem de grandes bases de dados.
• Vivência com Databricks e Spark, preferencialmente em ambientes de produção (Delta Tables, workflows automatizados).
• Sólida experiência em avaliação de performance de modelos (KS, AUC, PSI, estabilidade).
• Conhecimento em versionamento, governança e documentação de modelos (MLflow, Git, Confluence).

Desejável

• Experiência prévia em fintechs, bancos digitais ou consultorias de risco regulatório.
• Conhecimento prático de provisão contábil, roll rates, vintage analysis e estrutura de matrizes de transição.
• Noções de LGD baseada em recuperação e fluxos de castigo (cash flow de perda).