Lider Data Modelagem - Scientist
Santander is hiring a Lider Data Modelagem - Scientist in São Paulo, Brazil. Level rates it ; you can apply on Santander.
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- Level rates this role Little AI ●○○○: aI is not part of the work.
- Tools and skills the posting cites include scikit-learn and Databricks.
- Level lists 1,100+ other open roles at Santander.
- The role was posted in the last few days.
AI in this role
🎯 Descrição da vaga
Ao integrar o time de Regulatory Models New Generation do Santander, você atuará na área responsável pelo desenvolvimento, manutenção e evolução dos modelos regulatórios de provisão e perda esperada da organização, contribuindo para a aderência às normativas IFRS 9 e Resolução CMN 4.966.
A área tem como principal objetivo garantir a robustez metodológica, a conformidade regulatória e a sustentabilidade dos modelos de risco utilizados pelo Banco, além de impulsionar a evolução tecnológica e analítica por meio do uso de inteligência artificial, modelagem
m avançada e processos orientados por dados.
Temos uma oportunidade para atuar como liderança técnica no time de Provisões, conectando conhecimento em modelagem regulatória, capacidade analítica, execução e desenvolvimento do time.
Aqui, seu papel será:
Atuar na condução técnica e no acompanhamento das entregas relacionadas ao desenvolvimento, monitoramento, manutenção e evolução dos modelos de risco regulatório, com foco em PD, LGD, EAD, ECL e Stage Allocation, contribuindo para a conformidade com IFRS 9 e Resolução CMN 4.966 nas diferentes carteiras do Banco.
Será responsável por organizar e acompanhar as frentes do time no dia a dia, garantindo qualidade técnica e execução das entregas, além de atuar em parceria com áreas de negócio, Tecnologia, Auditoria e Validação.
Buscamos uma liderança próxima e hands-on, capaz de orientar tecnicamente o time e contribuir diretamente em desafios metodológicos, estatísticos e computacionais.
Entre suas principais atribuições estarão:
- Coordenar e acompanhar o desenvolvimento e a recalibração dos parâmetros PD, LGD e EAD para fins regulatórios e contábeis;
- Acompanhar a performance dos modelos e seus principais indicadores, identificando necessidades de ajustes e evolução;
- Contribuir para a robustez metodológica dos modelos nos processos de auditoria, validação independente e interação com as linhas de defesa;
- Organizar e acompanhar o backlog técnico e as prioridades do time, conectando demandas, capacidade e entregas;
- Atuar na interlocução técnica com stakeholders das áreas de Risco, Negócios, Tecnologia, Auditoria e Validação;
- Apoiar a evolução das capacidades do time em IA, Analytics e Model Risk Management;
- Orientar tecnicamente os profissionais da equipe, contribuindo para o desenvolvimento e disseminação de conhecimento;
- Acompanhar riscos, dependências e qualidade das entregas sob sua responsabilidade.
🧩 Experiência exigida
- Experiência em instituições financeiras, preferencialmente em Risco de Crédito, Modelagem ou Provisões;
- Conhecimento consistente em desenvolvimento, validação ou monitoramento de modelos relacionados a IFRS 9 e/ou Resolução CMN 4.966;
- Experiência com modelos de PD, LGD, EAD e ECL;
- Vivência em processos envolvendo auditoria, validação independente ou linhas de defesa;
- Experiência trabalhando com equipes técnicas, squads ou estruturas multidisciplinares;
- Capacidade de coordenar entregas e orientar profissionais tecnicamente;
- Vivência em projetos de modelagem, analytics ou transformação relacionados a Risco.
🎓 Formação
- Graduação completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Economia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
- Pós-graduação ou especialização em Risco, Finanças Quantitativas, Estatística, Ciência de Dados, Machine Learning ou áreas relacionadas será considerada diferencial.
Certificações desejáveis
- Certificações em Gestão de Riscos, Modelagem, Analytics ou Ciência de Dados;
- Certificações Agile, Scrum ou Gestão de Projetos;
- Certificações relacionadas a Inteligência Artificial ou Machine Learning serão consideradas diferenciais.
🌐 Idiomas
- Inglês avançado será considerado diferencial, principalmente para leitura de documentação técnica e participação em
- fóruns globais;
- Espanhol será considerado diferencial.
Hard Skills
- IFRS 9 e Resolução CMN 4.966;
- Modelagem de PD, LGD, EAD e Expected Credit Loss (ECL);
- Stage Allocation e Stress Testing;
- Python e SQL;
- Spark e PySpark;
- Databricks;
- Git;
- Pandas, NumPy e Scikit-Learn;
- Estatística aplicada à modelagem de risco;
- Regressão Logística;
- Survival Analysis;
- GLM e GAM;
- Backtesting e calibração de modelos;
- Machine Learning;
- Conhecimentos ou experiência com aplicações de IA Generativa, GenAI e LLMs serão diferenciais.
Soft Skills
- Capacidade de liderança e orientação técnica de equipes;
- Perfil hands-on e forte capacidade analítica;
- Organização e acompanhamento de múltiplas entregas;
- Orientação para resultados e senso de prioridade;
- Boa capacidade de comunicação com públicos técnicos e não técnicos;
- Capacidade de influência e relacionamento com diferentes stakeholders;
- Colaboração e construção de parcerias;
- Autonomia e capacidade de atuação em ambientes regulatórios complexos.
#AquiSuaChamaTransforma #4966 #IFRS9
How we rate this
Lider Data Modelagem - Scientist at Santander rates 24 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ 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.
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Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- What's a project where you used scikit-learn hands-on?
- Walk me through how you've used Databricks in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: scikit-learn and Databricks. 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.
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