Data Scientist [Integrated Risk Management]
Мы ищем специалиста по обработке данных (Data Scientist) в нашу команду интегрированного управления рисками, который поможет в разработке моделей и аналитических структур для поддержки ключевых бизнес-решений в областях кредитного, финансового и операционного рисков. В этой роли вы будете решать сложные количественные задачи, создавать предиктивные и диагностические модели, а также сотрудничать с заинтересованными сторонами по всей организации для улучшения видимости рисков, эффективности портфеля и процессов принятия решений.
Задачи, которые вас ждут:
- Разработка и внедрение передовых статистических моделей для нашего кредитного портфеля как на уровне отдельных счетов, так и на агрегированном уровне для прогнозирования поведения и оптимизации эффективности.
- Создание сложных моделей чистой приведенной стоимости (NPV) и их основных компонентов на уровне отдельных счетов для наших различных кредитных продуктов.
- Моделирование критически важных финансовых показателей, включая валютную позицию, ликвидность, резервы и другие статьи баланса, для поддержки надежного финансового управления.
- Анализ и моделирование не только ожидаемых результатов, но и их отклонений, распределений и неопределенности, признавая вероятностную природу финансовых данных и данных о рисках.
- Разработка диагностических и прогнозных моделей, которые помогают выявлять, отслеживать и смягчать риски по всей организации.
- Сотрудничество с межфункциональными заинтересованными сторонами для анализа эффективности моделей, понимания отклонений от ожидаемых результатов и улучшения процессов принятия решений.
- Участие в разработке количественных методологий и рамок управления рисками в областях кредитного, финансового и операционного рисков.
Что сделает вас отличным кандидатом:
- Степень магистра (M.S.) или доктора философии (Ph.D.) в количественной области, такой как статистика, компьютерные науки, математика, физика, экономика или смежная дисциплина.
- Более 4 лет практического опыта в области Data Science, количественной аналитики, моделирования рисков или аналогичной роли.
- Глубокое понимание статистического моделирования, теории вероятностей и количественной оценки неопределенности.
- Опыт разработки предиктивных моделей и работы с финансовыми, рисковыми или другими высокостохастическими наборами данных.
