Ang Bank of America ay isang pandaigdigang institusyong pinansyal na nagpapatakbo sa mga larangan ng pagbabangko, pananalapi, at teknolohiyang pampinansyal. Kabilang sa mga serbisyo nito ang personal na pagbabangko, suporta para sa maliliit na negosyo, pamamahala ng yaman, mga serbisyong pamumuhunan, at access sa mga pamilihan ng kapital para sa mga indibidwal, negosyo, at institusyon. Nakatuon din ang kumpanya sa responsableng paglago sa pamamagitan ng napapanatiling pagpopondo, mga inisyatiba para sa pagkakaiba-iba, at mga programa sa pagpapaunlad ng komunidad.
Analista ng Kuwantitatibong Pananalapi, Mga Modelo ng Panganib sa Kredito — Bank of America
Bumubuo at nangangasiwa ng mga modelo ng panganib sa pautang para sa negosyo sa Global Risk Analytics ng Bank of America. Saklaw ng tungkulin ang pagbuo, pagpapatibay, pagsubaybay at pagpapaliwanag ng mga modelo upang masuportahan ang pamamahala ng panganib sa kredito.
Paglalarawan
- Bumuo ng mga modelo ng panganib sa pautang para sa negosyo para sa pagtataya ng pagkalugi, pagmamarka sa komersyal at asal, at kapital na itinakda ng regulasyon.
- Suriin nang malalim ang pagganap ng pautang sa negosyo at datos pinansyal.
- Sumulat ng mga white paper na nagdodokumento sa mga nabuong modelo.
- Makipagtulungan sa panloob na pamamahala sa panganib ng modelo, lutasin ang mga alalahanin at tugunan ang mga natuklasan tungkol sa modelo.
- Suportahan ang follow-up sa pagpapatupad ng modelo, patuloy na pagsubaybay, mga pagsusuri at pakikipag-ugnayan sa mga stakeholder.
- Magsagawa nang mag-isa ng mga pagsusuring kuwantitatibo at kumplikadong proyekto sa pagmomodelo.
- Pangunahan ang paglikha ng mga bagong modelo, prosesong analitikal at diskarte sa mga sistema.
- Idokumento ang lahat ng gawain at aktibidad.
- Makipagtulungan sa mga pangkat ng teknolohiya upang bumuo ng mga sistemang nagpapatakbo sa mga nabuong modelo.
- Suriin ang mga resulta ng modelo ng bangko sa pamamagitan ng benchmarking at pagsusuri ng sensitivity.
- Ipaliwanag ang pagganap at katumpakan ng modelo, pati ang mga bahaging nangangailangan ng pagwawasto.
- Iharap ang mga resulta ng modelo sa pamamahala ng panganib, mga pangkat sa pagbuo at panganib ng modelo, matataas na pinuno at mga regulator.
Mga Kinakailangan
- Master’s degree sa matematika, ekonomiks, estadistika, inhinyeriya, pananalapi, computer science o kaugnay na larangan, o katumbas na karanasang propesyonal.
- Hindi bababa sa limang taong karanasang propesyonal sa pagbuo ng mga modelo ng panganib sa kredito.
- Mahusay na kasanayan sa programming gamit ang mga wikang gaya ng R, Python, SAS o SQL.
- Mahusay na kakayahang magsuri at lumutas ng problema.
- Karanasan sa paggamit at pagbuo ng mga cross-sectional na modelo.
- Karanasan sa pagpapatupad ng mga modelo sa mga production environment.
- Kakayahang bumuo ng mga rekomendasyon at konklusyon mula sa datos.
- Kakayahang maglahad ng mga natuklasan at konklusyon sa mga nakatataas na pinuno.
- Napatunayang kakayahan sa pamumuno at impluwensiya sa iba.
- Kakayahang magtrabaho sa isang malaki at komplikadong organisasyon at impluwensiyahan ang mga stakeholder.
- Mahusay na kasanayan sa pakikipag-usap sa mga teknikal at di-teknikal na tagapakinig.
- Kakayahang magtrabaho sa kapaligirang mahigpit ang kontrol at sumasailalim sa audit.
- Mahusay na pagtatakda ng prayoridad, pamamahala ng oras at pamamahala ng proyekto.
- Karanasan sa mga komplikadong arkitektura ng datos, mga tool at library ng data science, data warehouse at machine learning.
- Kakayahang kumuha, magsuri at pagsamahin ang datos mula sa magkakaibang sistema.
- Karanasan sa pagbuo at pagpapanatili ng komplikadong mga database at dataset.
- Karanasan sa paggamit ng data mining at mga makabagong pamamaraang analitikal.
- Karanasan sa pamamahala ng malalaking dataset gamit ang mga tool gaya ng Hadoop.
- Karanasan sa pagdidisenyo, pagbuo at paggamit ng mga nasusukat na solusyon sa machine learning at artificial intelligence.
- Karanasan sa mga tool sa pagsusuri at pagbiswalisa ng datos gaya ng Alteryx, Tableau at MicroStrategy.
- Karanasan sa paggamit ng LaTeX.
- Karanasan sa pagbuo ng mga arkitektura ng datos na angkop sa pagkuha, pagsusuri, pag-iimbak, paglilinis at pagbabago ng malalaking dataset.
- Karanasan sa pamamahala ng mga gawain at iskedyul ng proyekto sa iba’t ibang pangkat.
- Karanasan sa pagbuo ng mga komplikadong prosesong sumasaklaw sa maraming pangkat.
Mga Benepisyo
- Kwalipikadong sumali sa taunang planong insentibo na ipinagkakaloob ayon sa pagpapasya ng kumpanya.
- Mga benepisyong nangunguna sa industriya.
- Bayad na bakasyon.
- Mga mapagkukunan at suporta para sa mga empleyado.
- Kultura ng pagtatrabaho sa opisina na may kakayahang umangkop ayon sa tungkulin.
- Mga pagkakataong matuto, umunlad at magkaroon ng ambag.