João Leme Email & Phone Number

Franca, Sp, Br

Franca, São Paulo, Brasil

Como Coordenador de Políticas de Crédito, na Dotz (adquiriu a NoVerde em ago/2022), minha função principal é liderar uma equipe dinâmica na gestão das políticas de crédito, abrangendo Empréstimo Pessoal sem Garantia, BNPL e cartões.- Indicadores e Relatórios Gerenciais: Desenvolvimento de indicadores abrangentes para monitorar concessão, safra, carteira e inadimplência. Análise detalhada de métricas como FPD, Overs, Recebimento e Rolagem para garantir uma visão holística da saúde do crédito.- Testes A/B: Condução de testes para otimizar telas, valores, taxas e políticas de crédito.- Interação Colaborativa: Colaboração com todas as áreas da empresa para alinhar as políticas de crédito com as necessidades organizacionais.- Apoio à Modelagem de Crédito: Suporte na criação e aprimoramento de modelos de crédito para avaliação de riscos.- Gestão da Rentabilidade: Monitoramento e implementação de estratégias para melhorar a rentabilidade dos produtos de crédito.- Desenvolvimento de Produtos: Participação ativa no desenvolvimento e garantia da viabilidade dos novos produtos de crédito.- Capacitação da Equipe: Treinamento contínuo para aprimorar as habilidades da equipe em crédito.- Políticas Desafiadoras: Implementação de políticas inovadoras alinhadas aos objetivos da empresa.- Avaliação de Bureaux: Seleção de bureaux para a construção de motores de crédito.- Elaboração de relatórios, apresentações e dashboards de alta qualidade para uma comunicação eficaz de resultados e insights.- Atuação como backup do gerente da área, garantindo a continuidade das operações e a tomada de decisões assertivas em sua ausência.

Franca, São Paulo, Brasil

A Dotz adquiriu a NoVerde em agosto de 2022.Gestão de políticas para parceiros e política de Pré-Aprovados;Extração, manipulação e análise de dados;Acompanhamento de projetos e indicadores;Participação no desenho de estratégias e propostas da área;Avaliação/melhorias do fluxo de crédito;Construção de políticas de crédito desafiantes;Utilização dos novos modelos em política (realização de testes e colocar em produção);Construção de motor de crédito para novos produtos (avaliação de bureaux e fluxo da proposta);Atuação na frente de Pré-Aprovado em contato direto com diversos parceiros, participando em todas as etapas do processo;Avaliação e criação de materiais gerenciais (relatórios, apresentações e dashboards);Ser o backup do gerente da área.

Produto empréstimo pessoal no Iti itaú.Elaboração de políticas utilizando técnicas supervisionadas de Machine Learning em Python;Acompanhar e propor métricas de monitoramento de inadimplência;Avaliar o mercado e buscar oportunidades de concessão dentro do apetite da instituição;Responsável pela implementação de testes que desafiem as estratégias atuais e o monitoramento dos principais indicadores/OKRs das Comunidades;Participar da agenda de novos modelos, dando insumos do negócio e avaliando o uso;Desenvolver estudos em conjunto com áreas parceiras, como modelagem, produtos e negócios;Mensurar os impactos das ações de recuperação projetando os resultados nas linhas do P&L;Estar alinhado com estratégias do produto e riscos, gerenciando risco e retorno nas políticas propostas.

Elaboração e automatização de relatórios e dashboards via Mode ou Redash para monitoramento de políticas, modelos, motor de crédito e indicadores de inadimplência (Fpd, Over e Ever);Construção de triggers para projeção da rentabilidade das safras originadas a partir de indicadores de crédito curtos; Elaboração da inteligência analítica e conceitos utilizados em cada ação de concessão de crédito pré-aprovado;Elaboração e manutenção de políticas de atribuição de limite e capacidade de pagamento para diferentes riscos de crédito e perfis de clientes;Segmentação do risco em análise matricial de scores de mercado apurando resultados de ganhos financeiros, métricas estatística, crescimento de aprovação e redução de inadimplência;Suporte ao time de ciência de dados na criação e monitoramento dos modelos de Application Score e Behaviour Score utilizando técnicas supervisionadas de Machine Learning (regressão logística, árvores de decisão aleatórias e xgboosting) em Python.

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Extração, manipulação e análise de dados; Produção e manutenção de materiais gerenciais (relatórios, apresentações e dashboards); Acompanhamento de projetos e indicadores; Construção de políticas de crédito desafiantes; Participação de estratégias e propostas da área; Avaliação/melhorias do fluxo de crédito; Utilização dos novos modelos em política (realização de testes e colocar em produção); Construção de motor de crédito para novos produtos (avaliação de bureaux e fluxo da proposta); Atuação na frente de Pré-aprovado em contato direto com diversos parceiros, participando em todas as etapa do processo.

Franca, São Paulo

Revisão das planilhas de dimensionamento de proposta; Revisão do simuladore dashboard de automação de propostas; Otimização da programação do simuladoronline; Elaboração do projeto de P&D – smart system – FAPESP/PIPE; Acompanhamento deobras em campo (Usinas Aurora I, II e III); Participação do projeto “Energia do Bem”; Análise de dados e Machine Learning.

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