Sobre a oportunidade

A Sol Fácil está construindo a área B2B C&I de armazenamento de energia (BESS) e eletropostos, com soluções de financiamento (CCB) e de As-a-Service (locação) para empresas e integradores. Cada operação exige uma análise de crédito PJ que equilibre velocidade comercial e proteção da carteira, e os modelos de risco que sustentam essa decisão ainda estão em fase de evolução.

Esta vaga existe para dar dono, método e rigor a essa frente: um especialista que aprimore os modelos de risco do segmento e que, ao mesmo tempo, decida os casos que os modelos ainda não resolvem.

Como será sua jornada:

Ser a referência técnica de crédito PJ da área BESS C&I e eletropostos: evoluir continuamente a política e os modelos de risco do segmento e decidir, com critério e agilidade, as propostas que exigem análise manual. O objetivo é ampliar a aprovação de bons clientes sem comprometer a qualidade da carteira.

Principais responsabilidades:

Modelos e política de risco

• Evoluir a política e os modelos de risco PJ de BESS C&I e eletropostos (scorecards, regras de corte, limites de exposição, análise de capacidade de pagamento e garantias), incluindo as modalidades de financiamento (CCB) e As-a-Service.

• Desenhar e calibrar variáveis específicas do segmento, como fluxo de caixa operacional, endividamento, fatura de energia, economia gerada pelo projeto, perfil setorial e qualidade do ativo e do contrato.

• Acompanhar a performance da carteira (aprovação, inadimplência, safras, perdas) e usar os resultados para recalibrar cortes, preços de risco e alçadas.

• Avaliar fontes de dados (bureaus, dados bancários, Open Finance, dados de consumo de energia) e propor sua incorporação aos modelos.

• Documentar as versões de política e modelo, com racional, validação e controle de mudanças, e apresentá-las aos comitês de crédito e à liderança.

Análises manuais

• Analisar e decidir propostas PJ fora da alçada automática: demonstrativos financeiros, endividamento, estrutura societária, garantias, avalistas e risco setorial.

• Emitir pareceres de crédito claros e rastreáveis, com recomendação (aprovar, aprovar com condicionantes ou recusar) e estrutura de mitigação.

• Cumprir prazos de resposta compatíveis com a dinâmica comercial e levar casos de maior valor ou exceção ao comitê.

• Transformar os padrões encontrados nos casos manuais em melhorias para o modelo, reduzindo a necessidade de análise manual ao longo do tempo.

Interface com a operação

• Apoiar o time comercial, os integradores e as áreas de produto, jurídico e cobrança com orientação de crédito, incluindo a preparação de material de treinamento sobre o processo e os critérios.

• Contribuir com o monitoramento de carteira e com a estratégia de recuperação em casos de atraso.

Requisitos obrigatórios

• Graduação em Economia, Administração, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas correlatas.

• Experiência sólida (mínimo de 5 anos) em análise de crédito PJ corporate ou middle market, em banco, fintech, FIDC, securitizadora ou área de risco similar.

• Vivência prática em construção, validação ou evolução de política e modelos de crédito (scorecards, regras de decisão, análise de safras e métricas como KS, Gini e roll rate).

• Domínio de análise de demonstrativos financeiros, fluxo de caixa, endividamento e capacidade de pagamento de empresas.

• Conhecimento de instrumentos de crédito e garantias (CCB, aval, fiança, alienação fiduciária) e de bureaus e fontes de dados de crédito PJ.

• Capacidade analítica quantitativa: SQL e Excel avançado; Python ou R desejável para modelagem.

• Boa escrita e boa comunicação, em português, para defender pareceres e propostas de política em comitê.

Diferenciais

• Experiência com crédito para projetos de energia, ativos de infraestrutura, equipamentos ou financiamento lastreado em ativo.

• Conhecimento do setor elétrico brasileiro (tarifas, Grupo A, geração distribuída, armazenamento) ou de mobilidade elétrica.

• Experiência com modelos de locação ou As-a-Service, em que o risco combina cliente, contrato e ativo.

• Familiaridade com modelos de machine learning aplicados a crédito, Open Finance e dados alternativos.

• Experiência em ambiente de crescimento acelerado, estruturando política e processo do zero.

• Inglês intermediário ou avançado.

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