Descrição:Superior completo em Engenharias, Estatística/Matemática, Economia, Administração ou áreas correlatas - Pós-Graduação e/ou MBA completo desejável.Experiência em análise de dados de cobrança, com foco em automação de processos com ferramentas de automação de processos como Robotic Process Automation (RPA).Conhecimento avançado em SAS, SQL, Python e R (ou outras linguagens de programação voltadas para análise de dados).Domínio de ferramentas de análise de dados como Tableau, Power BI ou similares.Excel Avançado: Capacidade de criar fórmulas complexas, automatizar relatórios, trabalhar com tabelas dinâmicas e VBA.PowerPoint Avançado: Habilidade para criar apresentações executivas e visuais claros e impactantes com base em dados.Desejável experiência no desenvolvimento de modelos preditivos e análise estatística para otimizar a performance de cobrança.
Perfil analítico e orientado a dados, com capacidade de resolver problemas complexos de forma criativa e eficaz.Capacidade de comunicação e trabalho em equipe, com foco em resultados e melhorias contínuas.Diferenciais: Experiência com machine learning aplicado à análise preditiva de inadimplência e no setor financeiro, de cobrança ou recuperação de crédito, conhecimento em SAP e conhecimento com Inteligência Artificial.Responsabilidades:Identificar oportunidades de automação nos fluxos de trabalho de cobrança para reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência.Desenvolver e implementar soluções automatizadas para processos repetitivos, utilizando linguagens de programação e ferramentas de análise de dados.Coletar, processar e analisar grandes volumes de dados de cobrança, identificando padrões e tendências que possam orientar estratégias de recuperação.Criar relatórios detalhados e dashboards utilizando ferramentas como Tableau ou Power BI para monitorar a performance das assessorias e indicadores de cobrança.Gerenciar bancos de dados e criar consultas utilizando SAS, SQL e outras ferramentas analíticas para obter insights precisos sobre as carteiras de cobrança.Aplicar técnicas de modelagem estatística e lógica de programação (R, Python ou outras) para desenvolver modelos preditivos de comportamento de inadimplência e probabilidade de recuperação.Realizar simulações de cenários de cobrança, propondo ações para maximizar a recuperação de crédito.Propor melhorias na estratégia de cobrança com base na análise de performance e dados históricos.Trabalhar em parceria com as áreas de Tecnologia e Finanças para integrar soluções de automação e análise de dados aos sistemas de cobrança.Preparar apresentações de alto nível em PowerPoint para reportar resultados de cobrança, análises e recomendações estratégicas à alta gestão.Comunicar insights de dados complexos de forma clara e objetiva, apoiando a tomada de decisões.
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