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Sponsor per visto H1BFinanzaFintechServizi bancari
Bank of America è un’istituzione finanziaria globale attiva nei settori bancario, finanziario e della tecnologia finanziaria. I suoi servizi includono servizi bancari personali, supporto alle piccole imprese, gestione patrimoniale, servizi di investimento e accesso ai mercati dei capitali per privati, aziende e istituzioni. L’azienda promuove inoltre una crescita responsabile attraverso la finanza sostenibile, iniziative per la diversità e programmi di sviluppo delle comunità.
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Offerte dell’azienda

Analista di Finanza Quantitativa, Modelli di Rischio e Capitale

Bank of America cerca un Analista di Finanza Quantitativa per sviluppare e supervisionare modelli di rischio e capitale a supporto delle attività Retail e GWIM. Il ruolo applica machine learning, analisi statistica, stress test e governance dei modelli nel processo decisionale finanziario regolamentato.

USStati UnitiNJNew JerseyNCCarolina del Nord
89.800 $ – 155.000 $ / anno
In sedeTempo pienoJuniorIntermedioLingua Richiesta: inglesePianificazione e analisi finanziaria
HDFSJenkinsPySparkPythonScikit-LearnSparkSQL

Descrizione

  • Guidare iniziative di analisi quantitativa e modellizzazione nelle unità aziendali e nelle aree di rischio designate.
  • Progettare modelli, processi analitici e approcci di sistema.
  • Preparare documentazione tecnica e quantitativa.
  • Collaborare con i team Technology alla progettazione di sistemi per l’utilizzo dei modelli sviluppati.
  • Eseguire stress test del rischio di mercato end-to-end, dalla progettazione e implementazione degli scenari fino al consolidamento, alla reportistica e all’analisi dei risultati.
  • Contribuire alla pianificazione e alla definizione delle priorità del lavoro quantitativo a supporto della strategia della banca.
  • Individuare miglioramenti esaminando le decisioni di sviluppo e validazione dei modelli, la documentazione tecnica e i processi di challenge.
  • Supportare lo sviluppo dei modelli e la gestione del rischio di modello in linea con le esigenze aziendali e la propensione al rischio d’impresa.
  • Fornire indicazioni metodologiche, analitiche e tecniche nelle iniziative di sviluppo e validazione.
  • Coordinare con gli stakeholder dei modelli e i senior leader i risultati delle presentazioni e delle validazioni.
  • Analizzare statisticamente grandi set di dati e interpretare i risultati mediante metodi qualitativi e quantitativi.
  • Sviluppare e mantenere modelli di rischio e capitale e i sistemi di supporto per i prodotti Retail e GWIM.
  • Progettare, implementare, mantenere, migliorare e integrare soluzioni quantitative sulle piattaforme strategiche GRA.
  • Sviluppare capacità quantitative per la gestione del rischio e del capitale.
  • Migliorare l’infrastruttura, l’efficienza del codice, le funzionalità quantitative e l’utilizzo delle risorse computazionali.
  • Supportare l’esecuzione dei modelli in collaborazione con il team Technology.
  • Collaborare con Enterprise Model Risk Management alle validazioni e alla risoluzione dei problemi.
  • Operare come esperto in materia di metodi di modellizzazione quantitativa.
  • Monitorare le prestazioni dei modelli, il rischio di modello e la governance nei portafogli di modelli critici.

Requisiti

  • Laurea magistrale in una disciplina correlata o esperienza professionale equivalente.
  • Almeno due anni di esperienza pertinente in statistica, data science, machine learning, sviluppo di modelli o analisi quantitativa.
  • Esperienza nell’analisi dei dati, nella stima statistica, nello sviluppo, nell’implementazione, nei test, nella valutazione delle prestazioni e nella documentazione di modelli di machine learning.
  • Solide competenze di programmazione in Python e SQL, oltre a competenze nelle relative librerie quantitative o di data science.
  • Esperienza nella gestione di set di dati grandi e complessi, inclusi estrazione, trasformazione, validazione, feature engineering e controllo della qualità con strumenti basati su SQL.
  • Esperienza con HDFS, Hive, Spark, PySpark e ambienti distribuiti di elaborazione dei dati.
  • Esperienza pratica nello sviluppo di modelli di machine learning o IA con framework Python come scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest o metodi di ensemble comparabili.
  • Conoscenza dei metodi di spiegabilità e trasparenza dei modelli, tra cui SHAP, importanza delle feature, dipendenza parziale o modelli interpretabili.
  • Capacità di collegare i risultati quantitativi a considerazioni aziendali relative alla valutazione di immobili residenziali, al rischio delle garanzie, al supporto decisionale per mutui o finanziamenti garantiti dalla casa e alla governance dei modelli.
  • Esperienza nella produzione di documentazione quantitativa, con competenze di scrittura tecnica e familiarità con LaTeX o strumenti comparabili.
  • Forti capacità analitiche e di problem solving, con capacità di lavorare in autonomia.
  • Capacità di comunicare analisi quantitative, risultati dei modelli e raccomandazioni a interlocutori tecnici e non tecnici.
  • Capacità di lavorare negli Stati Uniti d’America.
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con CI/CD e strumenti di ingegneria del software come Git, JIRA, Confluence, Pytest, Jenkins e SonarQube, oltre alle pratiche di code review.
  • Costituisce titolo preferenziale la conoscenza del settore immobiliare residenziale, dei mercati abitativi, delle valutazioni immobiliari, dell’erogazione o gestione dei mutui, dei prestiti garantiti dalla casa, della gestione del rischio delle garanzie e dei relativi fattori economici.
  • Costituisce titolo preferenziale la familiarità con la gestione del rischio di modello, le aspettative normative, i processi di governance, CCAR, CECL, il rischio di credito al consumo o lo sviluppo di modelli bancari regolamentati.

Benefit

  • Idoneità a un piano annuale di incentivi discrezionali.
  • Idoneità ai benefit per i dipendenti.
  • Ferie e permessi retribuiti.
  • Risorse e supporto per i dipendenti.
  • Cultura del lavoro in ufficio con flessibilità specifica per il ruolo.
  • Opportunità di apprendimento, crescita professionale e impatto significativo.

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