Analista Sr de Modelagem

A área de Modelagem da Serasa Experian é responsável pelo desenvolvimento de modelos analíticos que apoiam decisões de crédito e gestão de risco para os maiores players do mercado financeiro e de diversos outros segmentos. Trabalhamos com grandes volumes de dados, técnicas avançadas de Machine Learning e Estatística, sempre buscando gerar impacto real para nossos clientes.

O que você vai fazer

• Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning para aplicações de crédito, risco, e outras soluções analíticas.
• Conduzir todas as etapas do ciclo de desenvolvimento de modelos, desde a exploração e preparação dos dados até a validação, documentação e implantação.
• Trabalhar com grandes bases de dados estruturadas e não estruturadas, identificando oportunidades de geração de valor.
• Avaliar desempenho de modelos por meio de métricas estatísticas e de negócio, propondo melhorias contínuas.
• Interagir com equipes multidisciplinares (Produto, Engenharia, Analytics, Comercial e Clientes) para entender problemas de negócio e transformar necessidades em soluções analíticas.
• Acompanhar o desempenho dos modelos em produção e propor estratégias de monitoramento, recalibração e evolução.
• Contribuir para disseminação de boas práticas de modelagem, programação e governança analítica.
• Atuar como referência técnica para analistas mais juniores, apoiando seu desenvolvimento.

O que buscamos

Diferenciais

• Experiência com PySpark, Databricks ou ambientes distribuídos.
• Conhecimento em MLOps e implantação de modelos em produção.
• Experiência com modelos baseados em dados alternativos.
• Pós-graduação ou Mestrado em áreas quantitativas.
• Conhecimento de regulamentações relacionadas à gestão de risco de crédito.
  
  Qualifications
• Formação superior em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia, Física ou áreas correlatas.
• Experiência sólida no desenvolvimento de modelos estatísticos e/ou de Machine Learning.
• Conhecimento em modelagem de crédito (Application, Behaviour, Collection ou modelos regulatórios) será considerado um diferencial importante.
• Domínio de Python e/ou SAS.
• Experiência com SQL e manipulação de grandes bases de dados.
• Conhecimento em técnicas de Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
• Conhecimento em estatística aplicada, validação de modelos e métricas como KS, Gini, AUC, PSI, entre outras.
• Experiência utilizando Git ou ferramentas de versionamento.
• Boa comunicação para apresentar resultados técnicos para diferentes públicos.

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