Projeto de inovação da ICT ITAÚ em parceria Inova Talentos . Pré-Requisitos: Perfil do bolsista: Mestre Formação: mestrado cursando ou concluido. Cursos: Administração, Economia, Engenharia, Estatística, Ciências Atuariais ou áreas correlatas. Atividades: 1. Mapeamento end-to-end das operações proprietárias, incluindo identificação dos pontos críticos para trade surveillance, com base em entendimento profundo dos fluxos de negociação, liquidação e pós-trade. 2. Desenvolvimento de framework conceitual para definição e priorização de CATCHs (alertas de conformidade), indicadores-chave de risco e sinais de monitoramento, alinhados às melhores práticas de mercado e às exigências regulatórias (CVM, B3, IOSCO). 3. Implementação de regras de detecção e aplicação de modelos analíticos — incluindo técnicas de analytics avançado e inteligência artificial — para identificação de padrões atípicos, condutas de risco e potenciais infrações regulatórias. 4. Validação e calibragem contínua dos CATCHs e modelos, utilizando análises históricas e backtesting, com foco em redução de falsos positivos e eficiência operacional da área de compliance. 5. Estruturação de governança, documentação técnica e fluxos de acionamento, assegurando a integração do framework à rotina diária de compliance, com clara definição de papéis, responsabilidades e reportes aos comitês e reguladores. Conhecimentos necessários Conhecimento em análise de dados — domínio de ferramentas como Python, R ou SAS para tratamento, limpeza e exploração de bases estruturadas. SQL para consultas, filtros e agregação de grandes volumes de dados. Experiência com manipulação de dados (Pandas, NumPy, ou ferramentas similares). Estatística aplicada — capacidade de realizar análise exploratória, testes de hipóteses e interpretação de distribuições. Capacidade de construir regras e heurísticas de detecção baseadas em lógica de negócio e conhecimento de mercado. Noção de avaliação de modelos — compreensão de métricas como precisão, recall, taxa de falso positivo e curvas ROC. Requisitos desejáveis (diferenciais) Modelagem avançada e IA:Machine Learning supervisionado e não supervisionado Técnicas de detecção de anomalias (outliers, clustering, etc.) Experiência com modelos aplicados a fraude, risco ou surveillanceEngenharia de dados / arquitetura:Processamento distribuído (Spark, Databricks ou equivalente) Construção de pipelines de dadosIntegração com ambientes corporativos (APIs, cloud) Informações adicionais: Disponibilidade: 40h semanais Duração: 12 meses Bolsa Auxílio: R$ 9.000,00 Atuação: Remota Conheça o INOVA TALENTOS https://vimeo.com/676464243/165a0bf5f5 https://vimeo.com/fabrikafilmes/review/680121344/b5b3c6e91d

Exigências

• Escolaridade Mínima: Pós-graduação - Mestrado