Analista de Dados - Indaiatuba/SP

Como Analista de Dados, no Banco John Deere, você atuará principalmente na construção, manutenção e validação de bases de dados e processos computacionais que suportam os modelos de risco de crédito, além da modelagem e acompanhamento da performance dos modelos. A função exige boa base técnica em programação e dados, além de entendimento conceitual de modelagem e do impacto dos modelos no negócio.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados e bases analíticas utilizadas nos modelos de risco de crédito (PD, LGD, EAD e ECL).
• Implementar rotinas de coleta, tratamento, validação e transformação de dados, garantindo consistência, integridade e rastreabilidade.
• Apoiar o desenvolvimento e a aplicação de modelos estatísticos e analíticos, entendendo o racional dos modelos, suas entradas, saídas e limitações.
• Trabalhar com código produtivo (SQL, SAS, Python ou similares), visando automação, reprodutibilidade e redução de risco operacional.
• Validar resultados de modelos e cálculos, identificando inconsistências de dados, regras ou implementações.
• Contribuir para a documentação técnica de bases, fluxos de dados, regras de negócio e lógicas de cálculo, com foco em clareza e manutenção.
• Apoiar auditorias internas e externas, principalmente nos aspectos técnicos relacionados a dados, código e rastreabilidade dos resultados.
• Interagir com áreas de contabilidade e finanças, entendendo como os dados e modelos impactam os números finais.

Habilidades Que Você Precisa

• Graduação em áreas de Ciências Exatas ou Tecnológicas, como Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência de Dados, Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência em programação.
• Bons conhecimentos em SQL, SAS, Python ou ferramentas analíticas similares.
• Perfil técnico, organizado e detalhista, com alto senso de responsabilidade ao lidar com dados sensíveis e valores elevados.
• Forte raciocínio lógico e habilidade para entender e depurar processos de dados e cálculos.
• Boa comunicação técnica para discutir soluções com pares e parceiros.

O Que Faz Destacar

• Experiência em engenharia de dados, data wrangling ou implementação de processos analíticos
• Vivência prévia em ambientes financeiros, regulados ou de risco
• Familiaridade com financiamento de ativos / crédito rural
• Criação modelos de ciência de dados / machine learning em ambiente profissional e/ou grande interesse em modelagem estatística
• Ter atuado no desenvolvimento de modelos regulatórios de risco (Res. 4.966/21)