Data & Analytics Spec I - Modelos estatísticos

Banco Santander (Brasil) S.A. •

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.

The Santander Way

Santander is evolving from a global, high-impact brand into a technology-driven organization, and our people are at the heart of this journey. Together, we are driving a customer-centric transformation that values bold thinking, innovation, and the courage to challenge what’s possible. This is more than a strategic shift. It’s a chance for driven professionals to grow, learn, and make a real difference. Our mission is to contribute to help more people and businesses prosper. We embrace a strong risk culture and all our professionals at all levels are expected to take a proactive and responsible approach toward risk management. Ready to make it happen? It starts with you. It starts here.

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