Empresa: Safra
A área de Estratégia e Políticas de Cobrança é responsável por definir, monitorar e evoluir as diretrizes que orientam a recuperação de crédito do Banco Safra no segmento de Veículos Financiados. Atuamos na interseção entre análise de dados, inteligência artificial e conhecimento de negócio, com a missão de maximizar a eficiência da cobrança e aprimorar a experiência do cliente ao longo de toda a jornada de inadimplência. Por meio de ferramentas avançadas de dados, análises estatísticas e modelos preditivos, construímos estratégias que orientam decisões de negócio com alto impacto nos resultados da carteira. • Criar, revisar e gerir políticas de cobrança para o segmento de Veículos Financiados; • Desenvolver estratégias de cobrança baseadas em análises comportamentais, financeiras e de performance; • Construir modelos de segmentação de carteiras e regras de decisão para tratamentos diferenciados; • Conduzir testes A/B e estratégias champion-challenger, monitorando resultados e propondo melhorias; • Desenvolver jornadas hiperpersonalizadas de cobrança considerando canal, momento e perfil do cliente; • Monitorar indicadores-chave como regularização, rolagem, PDD/REC e custo por recuperado; • Avaliar o desempenho de canais e assessorias parceiras; • Identificar oportunidades de aplicação de Inteligência Artificial para aumentar a efetividade das estratégias; • Traduzir análises complexas em recomendações executivas e ações concretas para o negócio; • Atuar como referência técnica na construção de políticas baseadas em dados, risco e performance. Requisitos: • Ensino superior completo em Estatística, Ciência de Dados, Economia, Engenharia, Matemática, Administração, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; • Experiência sólida em Crédito, Cobrança ou Recuperação de Crédito; • Vivência na construção e gestão de políticas ou estratégias de cobrança; • Experiência com análise e manipulação de grandes volumes de dados; • Conhecimento avançado em SQL e Python; • Experiência com ferramentas de visualização de dados, como Power BI ou Tableau; • Conhecimento avançado do Pacote Office; • Capacidade analítica para transformar dados em decisões e recomendações de negócio; • Excelente capacidade de comunicação e storytelling com dados. • Diferenciais • Experiência com carteiras de Veículos Financiados; • Vivência em bancos, financeiras ou fintechs; • Conhecimento em SAS e ambientes Cloudera; • Experiência com modelos preditivos, propensão ao pagamento e score comportamental; • Utilização prática de Inteligência Artificial Generativa no ambiente corporativo; • Conhecimento em construção de agentes de IA e automação de análises. Certificações desejáveis • Microsoft AI-900; • Google Data Analytics; • AI for Everyone ( DeepLearning.AI ); • Certificações em SQL, Python, SAS, Power BI ou Tableau; • Certificações relacionadas à Ciência de Dados, Analytics ou Inteligência Artificial.