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Júnior · Híbrido · Belo Horizonte, MG

Assistente de Riscos de Modelagem

Vaga externa

Assistente de Riscos de Modelagem em Belo Horizonte, MG. Atuará no apoio à revisão de modelos estatísticos, econômicos, matemáticos e de IA, realizando testes de backtesting e análises de resultados para garantir a robustez das ferramentas de decisão.

Sobre a vaga

Estamos em busca de pessoas talentosas, e apaixonadas pelo que fazem para integrar o nosso time.Ser desafiado diariamente é algo que te motiva? Se a resposta for sim, vem ser Mercantil! O que não faltam aqui são oportunidades de vivenciar novos desafios e de ser protagonista de sua carreira, tudo isso em uma das Melhores Empresas para se trabalhar em Minas Gerais. Ao fazer parte da nossa empresa, você terá a oportunidade de crescer em um ambiente dinâmico, onde o seu talento é reconhecido e incentivado. E essa combinação fica ainda mais perfeita se você tiver brilho nos olhos, uma boa comunicação, proatividade e, claro, foco em resultados. Explore nossas vagas, encontre a oportunidade que mais combina com seu perfil e faça parte de um time que valoriza o seu talento. Não perca a chance de transformar sua carreira e contribuir para projetos desafiadores e transformadores.Venha crescer com a gente! Curtiu? Então, confira abaixo a oportunidade que temos para você!Então, veja abaixo a oportunidade que temos aqui:#VEMSERMERCANTILResponsabilidades e atribuiçõesSeus principais desafios serão:O profissional será responsável por apoiar o processo de revisão independente e contínua dos modelos utilizados pela instituição, garantindo que as ferramentas de suporte à tomada de decisão se mantenham íntegras, robustas e adequadas ao uso pretendido. A atuação abrange modelos estatísticos, econômicos, matemáticos, de inteligência artificial (IA) e de julgamento qualitativo. 2. Conduzir testes de backtesting para mensurar a eficácia preditiva, confrontando as estimativas dos modelos com os resultados reais observados. Realizar análises de resultados focadas na verificação de estabilidade estatística (drift), poder discriminatório e calibração, visando mitigar riscos de overfitting e identificar vieses sistemáticos. Aplicar testes de sensibilidade e de estresse para examinar a estabilidade dos parâmetros e identificar os limites operacionais das ferramentas sob con

Habilidades

modelagem estatísticamodelagem econômicamodelagem matemáticainteligência artificialanálise de dadosbacktestingestabilidade estatísticacomunicaçãoproatividadefoco em resultados

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