Espec Exp Cliente II (Data Analytics)

Espec Exp Cliente II (Data Analytics)

Country: Brazil

Se você tem vontade de crescer e aprender sempre, e tem paixão em impactar pessoas através de suas análises, esse pode ser o seu lugar.

Temos uma vaga para você se tornar Espec Exp Cliente II. Aqui na área de Front Office Reconciliation. Esse pode ser o próximo passo para crescer e desenvolver sua carreira.

Aqui seu papel será:

• desenho/evolução de regras de reconciliação (matching, tolerâncias, exceções e critérios de qualidade),
• automação e robustez de pipelines em Python (preferencialmente em Databricks),
• governança operacional intradia (SLAs, monitoramento, logs, evidências e continuidade),
• investigação de causa raiz e direcionamento de correções com evidência,
• mentoria e apoio a analistas mais juniores e interlocução com áreas parceiras (mesas/booking/tecnologia/dados).
• Liderança operacional de reconciliações e controles (intradia)
• Ser ponto focal para a execução intradia de rotinas críticas, garantindo entregas dentro de prazo e qualidade.
• Priorizar e organizar o backlog de quebras/divergências por criticidade (impacto, recorrência, risco operacional).
• Definir e manter playbooks de execução/contingência (o que checar, como evidenciar, quando escalar).
• Análise e reconciliação de bases (Excel / CSV / TXT / tabelas no DataLake)
• Conduzir análises ponta a ponta de divergências (atributos, eventos, status, duplicidades, registros ausentes).
• Definir abordagens de reconciliação por produto/fonte (ex.: chaves de matching, normalizações, regras por evento).
• Construir visões claras de inconsistências e evidências auditáveis, reduzindo necessidade de análises manuais repetitivas.
• Desenvolvimento e evolução de automações (Python / Databricks)
• Projetar e evoluir notebooks/scripts com foco em robustez, legibilidade e performance:
  • ingestão e padronização (schemas, tipos, normalizações, enriquecimentos),
  • matching (ex.: chaves compostas, fuzzy/heurísticas quando aplicável, tolerâncias e regras por instrumento),
  • outputs (tabelas/relatórios) e trilhas de auditoria (run_id, timestamps, versões).
• Implementar validações sistemáticas (quality checks), reconciliações de contagem, alertas e trilhas de exceção.
• Apoiar/definir padrões de camadas de dados (raw/bronze, silver, gold ou equivalente) e versionamento de regras.
• Evoluir monitoramento de rotinas (detecção de falhas de input, mudanças de layout/schema, quebras de job, performance).
• Propor e implementar melhorias para reduzir reincidência (ex.: tratamento de novos cenários, regras de exceção, automatização de evidências).
• Criar/acompanhar métricas operacionais: volumes reconciliados, taxa de quebra, reincidência, tempo médio de resolução, SLAs.
• Investigar divergências complexas, distinguindo:
  • erro/atraso de extração, mudança de layout, erro de booking, gaps de regra, limitações de dados.
• Direcionar correções com clareza (o que corrigir, onde, evidência, impacto e prevenção).
• Comunicar status e achados de forma objetiva para analista sr/gestor e áreas parceiras, com contexto completo e evidência.
• Apoiar o desenvolvimento de analistas jr (revisão de análises, boas práticas de evidência, qualidade de código).
• Sugerir padrões de nomenclatura, organização de pastas/tabelas, documentação de regras e catálogo de exceções.

Requisitos Imprescindíveis:

• Excel avançado para análise de bases e evidência (tabelas dinâmicas, validações, fórmulas de comparação; VBA para automações; Power Query como forte diferencial).
• Python intermediário/avançado para dados (Pandas; tratamento de tipos; joins; regras de matching; escrita/leitura; estruturação de código; testes/validações simples).
• Experiência prévia com reconciliação, controles operacionais, qualidade de dados ou rotinas analíticas.
• Forte perfil de controle + investigação (atenção a detalhe, consistência e autonomia para conduzir análises).
• Organização e disciplina de evidência (rastreabilidade, logs, documentação objetiva).
• Boa comunicação escrita e capacidade de priorização sob pressão (incidentes intradia e prazos).

Requisitos Desejáveis:

• Databricks (notebooks, jobs, clusters, schedules, dependências, boas práticas de execução).
• Conceitos de DataLake/lakehouse e camadas (bronze/silver/gold), além de práticas de governança de dados.
• Noções de produtos de Tesouraria (NDF, swaps, RF, opções/vol) e fluxo de booking/confirm/settlement.
• Experiência com monitoramento (alertas, logs estruturados, SLAs, run-books) e melhoria de confiabilidade.
• Parsing de textos não estruturados e regex para tratamento de inputs alternativos.
• Confiabilidade e senso de urgência: “rodou, validou, evidenciou e escalou quando necessário”.
• Postura investigativa e orientada a causa raiz: reduz reincidência, não só “apaga incêndio”.
• Pragmatismo técnico: soluções simples, robustas, reproduzíveis e auditáveis.
• Colaboração e ownership: trabalha bem em time pequeno, dá visibilidade e escala problemas com contexto completo.

# BENEFÍCIOS

Remuneração Variável (PLR + Bônus);

Assistência Médica e Odontológica;

Auxílio Alimentação e Refeição;

Previdência Complementar;

Seguro de Vida;

Auxílio Creche/Babá;

Gympass ou Totalpass;

Vale Transporte;

Programa Nascer;

Be Healthy - Programa que incentiva todos a terem hábitos mais saudáveis;

PAPE - Programa de apoio pessoal especializado

E aí? quer ser chama?

Aqui é o espaço para criar o novo, questionar e desafiar o mercado. É ter a urgência do agoira e do futuro alinhados para atender ao cliente, sempre da melhor forma. É fazer parte de uma empresa global, que valoriza o potencial máximo de cada um e que preza pela diversidade em todas as suas dimensões. É ser simples, pessoal e justo.

Se isso te chama, vem para o Santander!

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