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State Street ist ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen, das institutionelle Anleger mit Lösungen für die Investmentverwaltung und Wertpapierabwicklung unterstützt. Das Angebot umfasst Vermögensverwaltung, Depotdienstleistungen und Investmentresearch und wird durch Expertise in den Bereichen Finanzen, Fintech und Bankwesen ergänzt. Das Unternehmen hilft seinen Kunden, komplexe Anlageprozesse mithilfe von Daten, Erkenntnissen und operativen Fähigkeiten effizient zu steuern und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen.
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Stellen im Unternehmen

Quantitativer Analyst (Officer) – Modellrisiko

Unterstützen Sie State Street Markets bei Modellrisikoprüfungen, Kapital- und Liquiditätsanalysen sowie Bewertungen von Handelsalgorithmen. Entwickeln Sie statistische Tests, Überwachungspläne und regulatorische Dokumentation.

USVereinigte StaatenMAMassachusetts
70.000 $ – 118.750 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
PythonVBA

Beschreibung

  • Unterstützen Sie Modellverantwortliche bei statistischer und finanzieller Modellierung, Analysen und abschließenden Ergebnissen
  • Arbeiten Sie an quantitativen Fragestellungen zu Kapital und Liquidität mit
  • Entwickeln Sie maßgeschneiderte Verfahren für unabhängige Modelltests und dokumentieren Sie Entwicklungsmethoden und Implementierungsprozesse
  • Richten Sie Benchmarking- und Backtesting-Verfahren ein
  • Nutzen Sie Stresstests, um Modellrisiken zu identifizieren
  • Bewerten Sie die Stabilität von Modellen unter verschiedenen Spezifikationen und Eingabebereichen
  • Unterstützen Sie die Erstellung laufender Überwachungspläne mit Kennzahlen, Schwellenwerten und Eskalationsverfahren
  • Erstellen Sie Dokumentationen der ersten Verteidigungslinie zu Modellentwicklung, Implementierung und Überwachung
  • Arbeiten Sie mit Modellverantwortlichen und Entwicklern zusammen, um Modelle an interne Validierungsanforderungen anzupassen
  • Prüfen Sie nach der Implementierung proprietäre Handelsalgorithmen, einschließlich Code- und Strategieänderungen, der Einhaltung des FX Global Code und unabhängiger Tests
  • Arbeiten Sie mit quantitativen Teams und Entwicklern zusammen, um Strategieänderungen zu bewerten und Annahmen sowie Ergebnisse zu untermauern
  • Geben Sie Updates zum Projektfortschritt und koordinieren Sie Arbeitsabläufe, damit die Aufgaben fristgerecht abgeschlossen werden

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fachgebiet, etwa Finanzmathematik, Financial Engineering, Mathematik, Statistik oder einer verwandten Disziplin
  • Null bis drei Jahre Erfahrung im Modellrisikobereich sind von Vorteil
  • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in mindestens einer unterstützten statistischen Umgebung, etwa Python, R oder MATLAB
  • Mittlere Programmierkenntnisse in VBA und weiteren Sprachen
  • Fundierte Kenntnisse quantitativer Analysemethoden, die von Finanzinstituten eingesetzt werden
  • Kenntnisse der Finanzmärkte, etwa Wertpapierleihe, Aktien und Derivate, Devisenhandel oder elektronischer Handel, sind von Vorteil
  • Fundiertes Verständnis der Vorschriften zu Kapital und Liquidität
  • Fähigkeit, mehrere Aufgaben in einem dynamischen, termingebundenen Umfeld zu bewältigen
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit, komplexe Themen zu erklären, Diskussionen zu leiten und Meinungsverschiedenheiten mit Stakeholdern zu klären

Zusatzleistungen

  • Altersvorsorgeplan nach 401(k) mit Arbeitgeberzuschuss
  • Versicherungsoptionen, darunter Basislebensversicherung, Kranken-, Zahn- und Sehversicherung, Langzeitinvaliditätsversicherung sowie optionale Zusatzversicherungen
  • Bezahlte Freistellung für Urlaub, Krankheit, kurzfristige Arbeitsunfähigkeit und familiäre Betreuungsaufgaben
  • Employee Assistance Program
  • Möglichkeit, leistungsabhängige jährliche Prämien zu erhalten
  • Bestimmte steuerbegünstigte Sparpläne
  • Inklusive Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Unterstützung flexibler Arbeitsgestaltung
  • Bezahlte Freistellung für ehrenamtliches Engagement
  • Mitarbeitendennetzwerke

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