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Bank of America ist ein globales Finanzinstitut, das in den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Fintech tätig ist. Das Angebot umfasst Privatkundengeschäft, Unterstützung für kleine Unternehmen, Vermögensverwaltung, Investmentdienstleistungen und den Zugang zu Kapitalmärkten für Privatpersonen, Unternehmen und Institutionen. Darüber hinaus setzt das Unternehmen auf verantwortungsvolles Wachstum durch nachhaltige Finanzierung, Initiativen für Vielfalt und Programme zur Entwicklung von Gemeinschaften.
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Analyst für quantitative Finanzen, Risiko- und Kapitalmodelle

Die Bank of America sucht eine Analystin oder einen Analysten für quantitative Finanzen zur Entwicklung und Überwachung von Risiko- und Kapitalmodellen für die Geschäftsbereiche Retail und GWIM. Die Position verbindet maschinelles Lernen, statistische Analysen, Stresstests und Modell-Governance bei regulierten Finanzentscheidungen.

USVereinigte StaatenNJNew JerseyNCNorth Carolina
89.800 $ – 155.000 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: EnglischFinanzplanung und -analyse
HDFSJenkinsPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Beschreibung

  • Leiten Sie Initiativen zu quantitativen Analysen und Modellierungen in den vorgesehenen Geschäfts- und Risikobereichen.
  • Entwerfen Sie Modelle, analytische Prozesse und Systemansätze.
  • Erstellen Sie technische und quantitative Dokumentationen.
  • Arbeiten Sie mit den Technologieteams zusammen, um Systeme für den Betrieb entwickelter Modelle zu konzipieren.
  • Führen Sie End-to-End-Stresstests für Marktrisiken durch – von der Entwicklung und Umsetzung von Szenarien bis zur Konsolidierung, Berichterstattung und Analyse der Ergebnisse.
  • Unterstützen Sie die Planung und Priorisierung quantitativer Arbeiten im Einklang mit der Strategie der Bank.
  • Identifizieren Sie Verbesserungsmöglichkeiten durch die Prüfung von Entscheidungen zur Modellentwicklung und -validierung, technischer Dokumentation und Challenge-Prozessen.
  • Unterstützen Sie Modellentwicklung und Modellrisikomanagement entsprechend den Geschäftsanforderungen und der unternehmensweiten Risikobereitschaft.
  • Geben Sie methodische, analytische und technische Orientierung bei Entwicklungs- und Validierungsinitiativen.
  • Koordinieren Sie sich mit Modellverantwortlichen und leitenden Führungskräften zu Einreichungs- und Validierungsergebnissen.
  • Analysieren Sie große Datensätze statistisch und interpretieren Sie die Ergebnisse mit qualitativen und quantitativen Methoden.
  • Entwickeln und pflegen Sie Risiko- und Kapitalmodelle sowie unterstützende Systeme für Retail- und GWIM-Produkte.
  • Konzipieren, implementieren, pflegen, erweitern und integrieren Sie quantitative Lösungen auf strategischen GRA-Plattformen.
  • Entwickeln Sie quantitative Fähigkeiten für das Risiko- und Kapitalmanagement.
  • Verbessern Sie Infrastruktur, Codeeffizienz, quantitative Funktionen und die Nutzung von Rechenressourcen.
  • Unterstützen Sie die Modellausführung in Zusammenarbeit mit dem Technologieteam.
  • Arbeiten Sie mit dem Enterprise Model Risk Management an Validierungen und der Behebung von Problemen.
  • Agieren Sie als Fachexpertin oder Fachexperte für quantitative Modellierungsmethoden.
  • Überwachen Sie Modellleistung, Modellrisiken und Governance in wichtigen Modellportfolios.

Anforderungen

  • Masterabschluss in einer verwandten Fachrichtung oder gleichwertige Berufserfahrung.
  • Mindestens zwei Jahre einschlägige Erfahrung in Statistik, Data Science, maschinellem Lernen, Modellentwicklung oder quantitativer Analyse.
  • Erfahrung mit Datenanalyse, statistischer Schätzung, Entwicklung, Implementierung, Prüfung und Leistungsbewertung von Machine-Learning-Modellen sowie Modelldokumentation.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL sowie in verwandten Bibliotheken für quantitative Analysen oder Data Science.
  • Erfahrung im Umgang mit großen, komplexen Datensätzen, einschließlich Extraktion, Transformation, Validierung, Feature Engineering und Qualitätsprüfung mit SQL-basierten Werkzeugen.
  • Erfahrung mit HDFS, Hive, Spark, PySpark und verteilten Datenverarbeitungsumgebungen.
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning- oder KI-Modellen mit Python-Frameworks wie scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest oder vergleichbaren Ensemble-Methoden.
  • Kenntnisse von Methoden zur Erklärbarkeit und Transparenz von Modellen, darunter SHAP, Feature Importance, Partial Dependence oder interpretierbare Modelle.
  • Fähigkeit, quantitative Ergebnisse mit geschäftlichen Aspekten der Bewertung von Wohnimmobilien, des Sicherheitenrisikos, der Entscheidungsunterstützung für Hypotheken oder Immobilienkredite und der Modell-Governance zu verknüpfen.
  • Erfahrung in der Erstellung quantitativer Dokumentationen sowie technische Schreibkompetenz und Vertrautheit mit LaTeX oder vergleichbaren Werkzeugen.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz sowie die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten.
  • Fähigkeit, quantitative Analysen, Modellergebnisse und Empfehlungen technischen und nichttechnischen Zielgruppen zu vermitteln.
  • Berechtigung, in den Vereinigten Staaten von Amerika zu arbeiten.
  • Von Vorteil: Erfahrung mit CI/CD- und Softwareentwicklungstools wie Git, JIRA, Confluence, Pytest, Jenkins und SonarQube sowie mit Code-Review-Verfahren.
  • Von Vorteil: Kenntnisse im Bereich Wohnimmobilien, Wohnungs- und Immobilienmärkte, Immobilienbewertung, Hypothekenvergabe oder -verwaltung, Immobilienkredite, Sicherheitenrisikomanagement und damit verbundener wirtschaftlicher Faktoren.
  • Von Vorteil: Vertrautheit mit Modellrisikomanagement, regulatorischen Erwartungen, Governance-Prozessen, CCAR, CECL, Verbraucherkreditrisiken oder der Entwicklung regulierter Bankenmodelle.

Zusatzleistungen

  • Berechtigung zur Teilnahme an einem jährlich nach Ermessen gewährten Incentive-Plan.
  • Berechtigung zu Leistungen für Mitarbeitende.
  • Bezahlte Freistellung.
  • Ressourcen und Unterstützung für Mitarbeitende.
  • Büroarbeitskultur mit positionsabhängiger Flexibilität.
  • Möglichkeiten zum Lernen, zur beruflichen Weiterentwicklung und zur Erzielung einer spürbaren Wirkung.

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