<p><strong>A Empresa</strong></p><ul><li>Segmento Financeiro, na região de Belo Horizonte-MG.</li></ul><p><strong>Descrição da vaga</strong></p><ul><li>Desenvolver e sugerir políticas de crédito dentro das métricas esperadas (taxa de aprovação, inadimplência e rentabilidade; realizar acompanhamentos do desempenho da carteira de crédito e estudos pontuais para evolução do negócio; propor a utilização de modelos estatísticos de IA ao longo do ciclo de crédito garantindo a acuraciadade na concessão e manutenção de limites;</li><li>Desenvolver e aplicar modelos estatísticos e de machine learning - como XGBoost, árvores de decisão e random forest - com foco em produtos de crédito para pessoa física;</li><li>Estruturar pipelines de dados e realizar o tratamento e modelagem de grandes volumes de informações, utilizando práticas robustas de validação e avaliação de desempenho preditivo;</li><li>Conduzir estudos de precificação (pricing), por meio de modelagens que permitam simular cenários, identificar oportunidades de rentabilização e subsidiar decisões estratégicas;</li><li>Construir soluções completas de modelagem, desde o entendimento do problema até a entrega final, assegurando documentação adequada e reprodutibilidade dos resultados;</li><li>Garantir a performance, robustez e interpretabilidade dos modelos desenvolvidos, com foco na aplicação prática e eficaz no contexto bancário.</li></ul><p><strong>Perfil desejado</strong></p><ul><li>Formação acadêmica: Superior em Estatística, Matemática, sistemas, computação, física ou afins;</li><li>Experiência robusta em atuação relacionados a política de crédito, modelagem de crédito, portfólio de crédito e risco de crédito ou áreas afins;</li><li>Excel, ciclo e políticas de crédito, produtos de crédito e softwares estatísticos (SAS, Pynthon, R, outros);</li><li>Sólida experiência em Python com bibliotecas voltadas à modelagem de dados e machine learning (pandas, scikit-learn, xgboost, etc.);</li><li>Experiência comprovada em modelagem estatística e machine learning aplicada ao setor bancário, preferencialmente em crédito para pessoa física;</li><li>Domínio de SQL para extração e manipulação de dados;</li><li>Forte conhecimento em modelos como árvore de decisão, random forest e XGBoost, com capacidade de avaliação e interpretação;</li><li>Experiência com modelagem aplicada a pricing e precificação de produtos financeiros.</li></ul><img src="https://counter.adcourier.com/TGF1cmEuTGFtYXMuMjExODIuMTA4OTZAcmhpYnIuYXBsaXRyYWsuY29t.gif">