Vibram energia empreendedora: são movidas pela curiosidade, nunca desistem e estão focadas em superar seus próprios limites. Dão o máximo, porque adoram trabalhar com compromisso e dedicação. Encaram as mudanças como oportunidades e aprendem com seus erros. A excelência e a execução são primordiais na sua forma de fazer as coisas. Promovem o bom clima, a alegria e a diversão. Sabem como construir com outras pessoas e desfrutam trabalhando em equipe.
**Requisitos Mínimos:**
* Graduação em Economia, Ciências Atuariais, Matemática, Estatística, Física, Engenharia, Administração de Empresas ou áreas afins;
* Conhecimento em gestão de risco de crédito;
* Conhecimentos de SQL, Python ou R, Tableau é imprescindível;
* Inglês nível avançado; espanhol desejável apenas.
**Responsabilidades:**
* Liderar e coordenar uma equipe de modelagem focada em risco de crédito;
* Desenvolver e implementar técnicas e processos para identificar, quantificar e monitorar o risco de crédito;
* Desenvolver e monitorar modelos de Stress Tests e Value at Risk para risco de crédito, como Credit Risk+ e Simulação de Monte Carlo, considerando clusters, comportamento de crédito e modelos de score;
* Gerar metodologias de cenários de estresse com variáveis macroeconômicas endógenas e exógenas, utilizando modelos econométricos;
* Desenvolver modelos para Capital Econômico com foco em Risco de Crédito e conduzir o desenvolvimento de modelos utilizando técnicas avançadas de Machine Learning, incluindo Regressão Logística, K-Means, Árvores de Decisão, Gradient Boosting e Random Forests;
* Executar processos robustos de Feature Engineering, definindo alvos e variáveis chave para aprimorar o desempenho e a precisão dos modelos;
* Supervisionar o monitoramento do desempenho operacional e dos modelos, utilizando métricas como Gini, AUC, KS-Statistic, WOE e índices de estabilidade para garantir a confiabilidade e a estabilidade do modelo ao longo do tempo;
* Identificar tendências de mercado e desenvolver ideias inovadoras para melhorar a quantificação de riscos;
* Trabalhar com grandes volumes de dados utilizando ferramentas como DQL, PySpark, Python, ferramentas de ML, entre outras e colaborar na limpeza, manipulação, análise e visualização de grandes volumes de dados, mantendo e protegendo a documentação das metodologias implementadas.