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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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Quantitativer Finanzanalyst – vor Ort in Charlotte

Werden Sie Teil des Global-Risk-Analytics-Teams der Bank of America und entwickeln Sie Verbraucher-Risiko- und Kapitalmodelle für regulierte Bankentscheidungen. Setzen Sie Python, maschinelles Lernen, statistische Analysen und quantitative Modellierung in einer Vor-Ort-Rolle in Charlotte ein.

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

Beschreibung

  • Leiten Sie quantitative Analyse- und Modellierungsinitiativen für zugewiesene Geschäftsbereiche und Risikofelder.
  • Erstellen Sie neue Modelle, analytische Prozesse und Systemstrategien.
  • Erstellen Sie technische Dokumentationen für quantitative Modellierungsaktivitäten.
  • Arbeiten Sie mit Technologieteams zusammen, um Systeme für den Betrieb der entwickelten Modelle zu konzipieren.
  • Führen Sie marktbezogene Stresstests von der Szenarioplanung und -implementierung über die Konsolidierung und Berichterstattung der Ergebnisse bis hin zu deren Analyse durch.
  • Unterstützen Sie die Priorisierung quantitativer Aufgaben im Einklang mit der übergeordneten Strategie der Bank.
  • Identifizieren Sie durch Modellierungs- und Validierungsprüfungen laufende Verbesserungsmöglichkeiten.
  • Unterstützen Sie die Modellentwicklung und das Modellrisikomanagement entsprechend den Geschäftsanforderungen und der unternehmensweiten Risikoaffinität.
  • Geben Sie methodische, analytische und technische Orientierung, um Entwicklungs- und Validierungsaktivitäten kritisch zu prüfen und mitzugestalten.
  • Kommunizieren Sie Einreichungs- und Validierungsergebnisse an Modellbeteiligte und das obere Management.
  • 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 die Produktlinien Retail und GWIM.
  • Konzipieren, implementieren, warten, verbessern und integrieren Sie quantitative Lösungen auf strategischen Plattformen.
  • Entwickeln Sie quantitative Lösungen zur Unterstützung des Risiko- und Kapitalmanagements.
  • Verbessern Sie Infrastruktur, Codeleistung und die Nutzung rechnerischer Ressourcen.
  • Erstellen Sie quantitative Dokumentationen für Stakeholder, Richtlinienanforderungen und aufsichtsrechtliche Prüfungen, einschließlich CCAR und CECL.
  • Arbeiten Sie mit erfahrenen Modellierern an der Modellentwicklung und unterstützen Sie die Durchführung.
  • Arbeiten Sie mit dem Enterprise Model Risk Management an Modellvalidierungen und der Behebung von Problemen.
  • Agieren Sie als Fachexperte für quantitative Modellierung für Geschäftsbereiche.
  • Überwachen Sie Modellleistung, Modellrisiken und Governance für kritische 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 der Schätzung, Implementierung, Prüfung, Bewertung, Dokumentation und Analyse statistischer Modelle und Modelle des maschinellen Lernens.
  • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, SQL und 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 Tools.
  • 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.
  • Erfahrung mit Methoden zur Erklärbarkeit und Transparenz von Modellen, einschließlich SHAP, Feature Importance, Partial Dependence oder interpretierbaren Modellen.
  • Fähigkeit, quantitative Erkenntnisse mit geschäftlichen Auswirkungen für die Bewertung von Wohnimmobilien, Sicherheitenrisiken, Entscheidungen zu Hypotheken oder Eigenheimkrediten sowie Modell-Governance zu verknüpfen.
  • Erfahrung in der Erstellung quantitativer Dokumentationen und technischer Inhalte mit LaTeX oder vergleichbaren Tools.
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz sowie die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und bei Bedarf Unterstützung einzuholen.
  • Fähigkeit, quantitative Analysen, Modellergebnisse und Empfehlungen technischen und nichttechnischen Zielgruppen zu präsentieren.
  • Fähigkeit, in einem Büro zu den regulären Frühschichtzeiten in den Vereinigten Staaten zu arbeiten.

Zusatzleistungen

  • Anspruch auf freiwillige Incentives und Teilnahme am jährlichen freiwilligen Bonusplan.
  • Anspruch auf Leistungen für Mitarbeitende.
  • Bezahlter Urlaub.
  • Zugang zu Ressourcen und Unterstützung für Mitarbeitende.
  • Eine Bürokultur, die Zusammenarbeit, Engagement und berufliche Entwicklung fördern soll.
  • Möglichkeiten zum Lernen, zur Weiterentwicklung und zu einem sinnvollen Beitrag.

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