Formação:Graduação em Ciência da Computação, Matemática, Física, Estatística, Economia, Engenharia ou áreas relacionadas (obrigatório);Conhecimentos Específicos:Experiência com SQL, Python para manipulação de grandes volumes de dados;Conhecimento de técnicas avançadas de modelagem estatística e machine learning (árvores de decisão, regressão, redes neurais, modelos de séries temporais, etc.).Experiência com análise de dados e ferramentas de BI para construção de indicadores e dashboards.Experiência como Data Science: Construção de modelos com uso de inteligência artificial e/ou modelagem estatística, manipulação de bases e conhecimento em banco de dados.Desejável experiência na área de Riscos FinanceirosConstruir modelos preditivos de risco de crédito e/ou fraude através do uso de inteligência artificial e/ou modelagem estatística com o objetivo de identificar padrões e gerar insights capazes de apoiar tomadas de decisão mais eficientes;Conduzir estudos e análises exploratórias através de dados passados e backtests, com o objetivo de desenvolver novos controles, limites e/ou métricas de avaliação a fim de avaliar a saúde da carteira;Participação em estudos para desenvolvimento de novas barreiras/métricas/avaliações com o objetivo de mitigar o risco de crédito e/ou fraude da carteira.Construir as apresentações para fóruns executivos através da consolidação das pautas e indicadores da área com o objetivo de reportarmos os resultados da área para o público-alvo dos fóruns.Automatizar processos através de softwares e tecnologias disponíveis com o objetivo de mitigar o risco operacional e gerar um ganho de tempo para o analista responsável pela atividade.Garantir a adequada apuração de dados para realizar estudos de modelos preditivos, com o objetivo de garantir maior eficiência nas políticas de procedimentos.