Head de Modelagem de Crédito

Sobre a vaga

Vaga: Head Especialista em Modelagem de Risco de Crédito (Data Scientist / Quant) Sobre a Posição Buscamos uma pessoa Especialista em Modelagem de Crédito para fazer parte do nosso time de Riscos. Nesta posição, você será responsável por desenvolver, implementar e monitorar modelos estatísticos e de Machine Learning que sustentam as decisões de concessão, gestão da carteira e cobrança em todo o ciclo de vida do crédito. Responsabilidades e Atribuições a) Desenvolvimento de Modelos Preditivos: Criar e aprimorar modelos para o ciclo completo de crédito: •⁠  ⁠Originação: Application Score, motores de decisão e limites iniciais. •⁠  ⁠Gestão de Carteira: Behavior Score, propensão a churn, aumento de limite e cross-sell. •⁠  ⁠Cobrança e Recuperação: Collection Score, propensão a pagamento e roll-rate. •⁠  ⁠Métricas Financeiras/Regulatórias: PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default), EAD (Exposure at Default)  b) Monitoramento e Governança: •⁠  ⁠Acompanhar a performance contínua dos modelos vigentes por meio de métricas como KS, AUC/Gini, PSI e CSI. •⁠  ⁠Realizar engenharia de features para teste nos modelos •⁠  ⁠Conduzir processos de recalibração, backtesting e validação periódica. •⁠  ⁠⁠Documentar metodologias e defender as abordagens técnicas junto às lideranças internas c)Parceria Atuação Estratégica: •⁠  ⁠Responsável pelo treinamento, homologação e implantação dos modelos em produção, em parceria com os times de Engenharia. •⁠  ⁠Atuar em conjunto com a áreas de Produtos, Riscos e Cobrança para traduzir as saídas dos modelos em regras de negócio viáveis e rentáveis. Experiência Profissional: Vivência consolidada no desenvolvimento de modelos quantitativos aplicados ao mercado financeiro ou de crédito, preferencialmente em produtos de empréstimo pessoal para pessoa física. Conhecimento Técnico: •⁠  ⁠Domínio de linguagens de programação analítica: Python ou R. •⁠  ⁠SQL avançado para manipulação e extração de grandes volumes de dados. •⁠  ⁠Sólida base em Estatística Inferencial, Regressão Logística, Scorecards (WOE/IV) e algoritmos de Machine Learning (XGBoost, LightGBM, Random Forest). •⁠  ⁠Familiaridade com métricas de validação de modelos de risco (Gini, KS, ROC curve, PSI/CSI). Diferenciais (Será um Plus!) •⁠  ⁠Conhecimento e experiência com modelagem para empréstimo pessoal para pessoa física, sem garantia •⁠  ⁠Uso de fontes de dados alternativas, bureaus de crédito e integrações via Open Finance. •⁠  ⁠Conhecimento em práticas de MLOps (Git, MLflow, CI/CD para modelos). O que oferecemos •⁠  ⁠Modalidade de Trabalho: 100% Presencial •⁠  ⁠Remuneração: Acima do mercado  Benefícios: •⁠  ⁠Vale Refeição e Vale Alimentação flexíveis. •⁠  ⁠Plano de Saúde e Odontológico de cobertura nacional. * A Empresa e a Cultura: A contratante é uma fintech (https://velotax.com.br/) altamente escalável, com um aplicativo que possui 4 milhões de usuários ativos por mês e figura entre os 10 de finanças mais baixados no Brasil. Apenas neste ano, a companhia já desembolsou mais de R$ 100 milhões em linhas de crédito e conta com o selo RA1000 de qualidade no Reclame Aqui. Possuem altíssima solidez e governança corporativa, tendo recebido um aporte Série A de R$ 125 milhões com fundos americanos robustos, além de contarem com um conselho composto por ex-ministros e consultores. A cultura interna é focada em resultado e pragmatismo, operando sem microgerenciamento e sem excesso de reuniões ("zero bullshit"), onde os debates ocorrem diretamente na mesa da liderança. É um ambiente direto ao ponto, onde não há espaço para "fofoquinhas", "diz que me disse" ou qualquer tipo de ambiente político. A mentalidade é simples e focada na execução: "a ideia faz sentido? Vamos em frente. A cultura valoriza muito quem gosta de ver o trabalho acontecer na prática, quem tem case de execução real. * Perfil dos Founders : https://www.linkedin.com/in/eduardo-esmanhotto-2b13007b/ https://www.linkedin.com/in/victor-savioli/ * A Vaga e as Objeções: A posição é 100% presencial, localizada na região do Brooklin (perto do Shopping Morumbi, SP). O grande trunfo é a compensação financeira oferecida. Os gestores deixaram claro que, se encontrarem o profissional com o nível técnico e cultural exigidos, o limite orçamentário não será um impeditivo para a contratação, oferecendo uma remuneração e benefícios flexíveis acima do mercado.