Analista Sênior / Modelagem de Risco de Crédito (IRB/S2)

Atuar no desenvolvimento, revisão e evolução dos modelos quantitativos de risco de crédito, assegurando sua robustez metodológica, aderência regulatória e aplicabilidade na gestão do risco do banco. Será responsável por apoiar a transição da instituição da abordagem padronizada (S3) para a abordagem baseada em modelos internos (S2), contribuindo para o fortalecimento do framework de gerenciamento de risco de crédito, capital regulatório e tomada de decisão estratégica.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver, revisar, calibrar e monitorar modelos quantitativos de risco de crédito (PD, LGD, EAD e Perda Esperada).
• Atuar na implementação e evolução da metodologia de mensuração de risco de crédito em conformidade com a Resolução CMN nº 4.966 e IFRS 9.
• Participar ativamente do projeto de migração regulatória da abordagem padronizada (S3) para a abordagem baseada em modelos internos (S2), apoiando a construção da infraestrutura metodológica, documental e de governança exigida pelo Banco Central.
• Desenvolver estudos estatísticos para avaliação da performance dos modelos, propondo melhorias contínuas.
• Executar processos de validação, backtesting, calibração, benchmarking e monitoramento de modelos.
• Elaborar documentação técnica e metodológica para fins regulatórios, auditorias internas e inspeções do Banco Central.
• Atuar na estrutura de Model Risk Management (MRM), garantindo governança, rastreabilidade e aderência às melhores práticas.
• Desenvolver modelos utilizando técnicas estatísticas tradicionais e algoritmos de Machine Learning quando aplicáveis.
• Construir bases analíticas, automatizar rotinas e desenvolver processos utilizando Python e SQL.
• Apoiar estudos de impacto regulatório, gestão de capital, ICAAP, testes de estresse (Stress Testing) e modelos econômicos de capital.
• Trabalhar em parceria com as áreas de Riscos, Tecnologia, Dados, Compliance, Auditoria e Negócios na evolução do framework de risco.

Requisitos e qualificações

• Formação Acadêmica em Estatística; Matemática; Matemática Aplicada; Ciência de Dados; Engenharia; Economia; Ciências Atuariais ou áreas correlatas.
• Modelos de regressão, árvores, métodos de classificação e técnicas de Machine Learning.
• Python e SQL avançado para modelagem e análise de grande volume de dados.

Será considerado diferencial

• Experiência em projetos de migração regulatória da abordagem padronizada (S3) para a abordagem baseada em modelos internos (S2/IRB).
• Participação em projetos relacionados à aprovação de modelos internos junto ao Banco Central.