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Santander

Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos

Santander is hiring a Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos in São Paulo, Brazil. Level rates it ; you can apply on Santander.

Level's read on this job

  • On Level's scale, this role is Works on AI ●●●○: the daily work is on AI products, without building the model.
  • The posting mentions scikit-learn, Databricks and Python among its tools and skills.
  • Level classes it as a junior role.
  • Santander has 1,100+ other open roles on Level.
  • Posted in the last few days.

AI in this role

Junior data specialist role developing statistical credit risk models and supporting machine learning applications in banking.

scikit-learndatabrickspythonsql
statisticscredit-riskdata-modelingmachine-learning
Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos

Country: Brazil

🌍 Quem somos

Começa agora sua história com o Santander Brasil. Todo começo cria uma janela de infinitas possibilidades, que vão das melhores decisões financeiras até a realização de sonhos. O Santander Brasil quer iniciar essa jornada com você.

Estamos no Brasil desde 1982 e somos um dos maiores bancos privados do País. Somos um banco digital com gente, presentes onde, como e quando nossos clientes precisarem.


🎯 Sobre a vaga

Ao integrar o time de Regulatory Models New Generation, você irá desenvolver sua carreira na interseção entre Ciência de Dados, Modelagem Estatística, Engenharia de Dados e Risco de Crédito.

Nosso time atua no desenvolvimento, monitoramento e evolução de modelos utilizados para estimar risco e perdas esperadas de crédito, dentro de referências regulatórias como IFRS 9 e Resolução CMN 4.966.

Buscamos uma pessoa em início de carreira, com perfil quantitativo, boa capacidade analítica e interesse por programação, dados e modelagem.

Você não precisa chegar dominando todos os conceitos de risco regulatório. Procuramos alguém com boa base técnica e vontade de aprender, que queira desenvolver esse conhecimento junto a um time especializado.


🚀 No dia a dia, você irá:

  • Apoiar o desenvolvimento e monitoramento de modelos estatísticos e de risco de crédito;
  • Trabalhar com grandes volumes de dados, realizando exploração, tratamento e análise de informações;
  • Desenvolver análises utilizando principalmente Python e SQL;
  • Participar da construção e acompanhamento de modelos relacionados a PD, LGD, EAD e Expected Credit Loss (ECL);
  • Realizar testes, análises de performance, backtesting e acompanhamento de indicadores dos modelos;
  • Apoiar a construção e evolução de pipelines e rotinas analíticas;
  • Contribuir para iniciativas de automação, Machine Learning e Inteligência Artificial aplicadas aos processos da área;
  • Trabalhar em conjunto com profissionais de Riscos, Dados, Tecnologia e Modelagem.

🧩 O que buscamos

  • Formação em andamento em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Economia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
  • Conhecimento de Python e SQL;
  • Boa base de estatística, programação e manipulação de dados;
  • Raciocínio analítico e interesse por resolução de problemas;
  • Interesse em desenvolver conhecimentos em modelagem de risco de crédito e ambiente regulatório bancário.

💡 Será um diferencial

Não é necessário conhecer todos os itens abaixo. Experiência ou contato com alguns deles já será considerado um diferencial:

  • Pandas, NumPy e Scikit-Learn;
  • Spark/PySpark ou Databricks;
  • Git;
  • Regressão e técnicas de modelagem estatística;
  • Machine Learning;
  • Conceitos de PD, LGD, EAD e ECL;
  • IFRS 9 ou Resolução CMN 4.966;
  • Inglês para leitura de materiais técnicos.

🤝 O que valorizamos

  • Curiosidade e vontade de aprender;
  • Perfil analítico e atenção aos detalhes;
  • Interesse por tecnologia, dados e modelagem;
  • Capacidade de transformar problemas em análises estruturadas;
  • Colaboração e abertura para trocar conhecimento;
  • Boa comunicação para compartilhar análises e resultados;
  • Autonomia crescente e disposição para assumir novos desafios ao longo do desenvolvimento.

How we rate this

Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos at Santander rates 65 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Works on AI (AI Level 3 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Works on AI. The daily work is on AI products, without building the model.

  1. ●●●● Builds AI80 to 100
  2. ●●●○ Works on AI60 to 79
  3. ●●○○ Uses AI40 to 59
  4. ●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.

Prepare for this job

Built from this posting and from similar jobs on Level.

Skills and AI tools this role asks for

StatisticsCredit RiskData ModelingMachine learningscikit-learnDatabricksPythonSQL

Questions you could be asked

  1. Tell me about a project where statistics was part of your work. What did you do?
  2. Tell me about a project where credit risk was part of your work. What did you do?
  3. Tell me about a project where data modeling was part of your work. What did you do?
  4. Tell me about a project where machine learning was part of your work. What did you do?
  5. Walk me through how you've used scikit-learn in your day-to-day work.

Adapt your resume

  • List these exact terms on your resume: Statistics, Credit Risk, Data Modeling, Machine learning, and scikit-learn. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
  • Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
  • Show where AI is part of your daily process, not a one-off project. This role expects it to be a running habit.

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