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Bank of America
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Sponsor de visa H1BFinanceFintechServices bancaires
Bank of America est une institution financière mondiale qui exerce ses activités dans les secteurs bancaire, financier et des technologies financières. Ses services comprennent la banque de détail, l’accompagnement des petites entreprises, la gestion de patrimoine, les services d’investissement et l’accès aux marchés de capitaux pour les particuliers, les entreprises et les institutions. L’entreprise met également l’accent sur une croissance responsable grâce à la finance durable, aux initiatives en faveur de la diversité et aux programmes de développement communautaire.
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Offres de l’entreprise

Analyste en Finance Quantitative, Modèles de Risque et de Capital

Bank of America recherche un Analyste en Finance Quantitative pour développer et superviser des modèles de risque et de capital soutenant les activités Retail et GWIM. Le poste mobilise l’apprentissage automatique, l’analyse statistique, les tests de résistance et la gouvernance des modèles dans la prise de décisions financières réglementées.

USÉtats-UnisNJNew JerseyNCCaroline du Nord
89 800 $ – 155 000 $ / an
Sur siteTemps pleinJuniorIntermédiaireLangue Requise : anglaisPlanification et analyse financières
HDFSJenkinsPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Description

  • Piloter des initiatives d’analyse quantitative et de modélisation au sein des unités opérationnelles et des domaines de risque désignés.
  • Concevoir des modèles, des processus analytiques et des approches systèmes.
  • Préparer la documentation technique et quantitative.
  • Collaborer avec les équipes Technologie pour concevoir des systèmes permettant d’exploiter les modèles développés.
  • Réaliser des tests de résistance du risque de marché de bout en bout, de la conception et de la mise en œuvre des scénarios à la consolidation, au reporting et à l’analyse des résultats.
  • Contribuer à la planification et à la priorisation des travaux quantitatifs à l’appui de la stratégie de la banque.
  • Identifier des améliorations en examinant les décisions de développement et de validation des modèles, la documentation technique et les processus de remise en question.
  • Soutenir le développement des modèles et la gestion du risque de modèle conformément aux besoins de l’activité et à l’appétit pour le risque de l’entreprise.
  • Fournir des conseils méthodologiques, analytiques et techniques dans le cadre des initiatives de développement et de validation.
  • Coordonner avec les parties prenantes des modèles et les cadres dirigeants les résultats de soumission et de validation.
  • Analyser statistiquement de grands ensembles de données et interpréter les résultats au moyen de méthodes qualitatives et quantitatives.
  • Développer et maintenir les modèles de risque et de capital ainsi que les systèmes associés pour les produits Retail et GWIM.
  • Concevoir, mettre en œuvre, maintenir, améliorer et intégrer des solutions quantitatives sur les plateformes stratégiques de GRA.
  • Développer les capacités quantitatives nécessaires à la gestion du risque et du capital.
  • Améliorer l’infrastructure, l’efficacité du code, les fonctionnalités quantitatives et l’utilisation des ressources informatiques.
  • Soutenir l’exécution des modèles en partenariat avec l’équipe Technologie.
  • Travailler avec Enterprise Model Risk Management sur les validations et la remédiation des problèmes.
  • Agir en tant qu’expert des méthodes de modélisation quantitative.
  • Surveiller la performance des modèles, le risque de modèle et la gouvernance au sein de portefeuilles de modèles critiques.

Exigences

  • Diplôme de master dans une discipline connexe ou expérience professionnelle équivalente.
  • Au moins deux ans d’expérience pertinente en statistique, science des données, apprentissage automatique, développement de modèles ou analyse quantitative.
  • Expérience de l’analyse de données, de l’estimation statistique, du développement, de la mise en œuvre, des tests, de l’évaluation des performances et de la documentation de modèles d’apprentissage automatique.
  • Solides compétences en programmation Python et SQL, ainsi qu’en bibliothèques quantitatives ou de science des données connexes.
  • Expérience de la gestion de grands ensembles de données complexes, notamment l’extraction, la transformation, la validation, l’ingénierie des caractéristiques et le contrôle qualité avec des outils basés sur SQL.
  • Expérience de HDFS, Hive, Spark, PySpark et des environnements distribués de traitement des données.
  • Expérience pratique du développement de modèles d’apprentissage automatique ou d’IA avec des frameworks Python tels que scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest ou des méthodes d’ensemble comparables.
  • Connaissance des méthodes d’explicabilité et de transparence des modèles, notamment SHAP, l’importance des caractéristiques, la dépendance partielle ou les modèles interprétables.
  • Capacité à relier les résultats quantitatifs à des enjeux métier liés à l’évaluation de biens résidentiels, au risque des sûretés, à l’aide à la décision en matière de prêts hypothécaires ou de financement garanti par le logement et à la gouvernance des modèles.
  • Expérience de la production de documentation quantitative, avec des compétences en rédaction technique et une connaissance de LaTeX ou d’outils comparables.
  • Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes, avec aptitude à travailler de manière autonome.
  • Capacité à présenter des analyses quantitatives, des conclusions de modèles et des recommandations à des publics techniques et non techniques.
  • Capacité à travailler aux États-Unis d’Amérique.
  • La connaissance de CI/CD et d’outils d’ingénierie logicielle tels que Git, JIRA, Confluence, Pytest, Jenkins et SonarQube, ainsi que des pratiques de revue de code, constitue un atout.
  • La connaissance de l’immobilier résidentiel, des marchés du logement, de l’expertise immobilière, de l’octroi ou de la gestion de prêts hypothécaires, des prêts garantis par le logement, de la gestion du risque des sûretés et des facteurs économiques associés constitue un atout.
  • La familiarité avec la gestion du risque de modèle, les attentes réglementaires, les processus de gouvernance, CCAR, CECL, le risque de crédit à la consommation ou le développement de modèles bancaires réglementés constitue un atout.

Avantages

  • Éligibilité à un plan annuel d’intéressement discrétionnaire.
  • Éligibilité aux avantages sociaux des employés.
  • Congés payés.
  • Ressources et accompagnement pour les employés.
  • Culture de travail au bureau avec une flexibilité propre au poste.
  • Possibilités d’apprentissage, d’évolution professionnelle et de contribution significative.

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