クオンツ・ファイナンス・アナリスト、リスク・資本モデル
バンク・オブ・アメリカでは、リテールおよびGWIM事業を支えるリスク・資本モデルの開発と監督を担うクオンツ・ファイナンス・アナリストを募集しています。規制下の金融意思決定において、機械学習、統計分析、ストレステスト、モデルガバナンスを活用する職務です。
仕事内容
- 指定された事業部門およびリスク領域における定量分析・モデリング施策を主導する。
- モデル、分析プロセス、システムアプローチを設計する。
- 技術文書および定量文書を作成する。
- テクノロジーチームと連携し、開発したモデルを運用するシステムを設計する。
- シナリオ設計・実装から結果の集約、報告、分析まで、市場リスクのエンドツーエンドのストレステストを実行する。
- 銀行の戦略を支援する定量業務の計画および優先順位付けを支援する。
- モデル開発・検証の判断、技術文書、チャレンジプロセスをレビューし、改善点を特定する。
- 事業ニーズおよび全社的なリスクアペタイトに沿って、モデル開発とモデルリスク管理を支援する。
- 開発および検証の取り組みに対して、方法論、分析、技術面の指導を行う。
- モデル関係者およびシニアリーダーと、提出結果や検証結果について調整する。
- 大規模データセットを統計的に分析し、定性的・定量的手法で結果を解釈する。
- リテールおよびGWIM商品向けのリスク・資本モデルと支援システムを開発・保守する。
- 戦略的GRAプラットフォーム上で定量ソリューションを設計、実装、保守、拡張、統合する。
- リスク・資本管理のための定量的能力を開発する。
- インフラ、コード効率、定量機能、計算リソースの利用を改善する。
- テクノロジーチームと連携してモデル実行を支援する。
- エンタープライズ・モデルリスク管理部門と連携し、検証および課題是正に取り組む。
- 定量モデリング手法の専門家として対応する。
- 重要なモデルポートフォリオ全体で、モデル性能、モデルリスク、ガバナンスを監視する。
応募要件
- 関連分野の修士号、または同等の実務経験。
- 統計、データサイエンス、機械学習、モデル開発、定量分析のいずれかに関する2年以上の実務経験。
- データ分析、統計的推定、機械学習の開発・実装・テスト・性能評価・モデル文書化の経験。
- 強力なPythonおよびSQLプログラミングスキルと、関連する定量分析またはデータサイエンスライブラリの知識。
- SQLベースのツールを用いた抽出、変換、検証、特徴量エンジニアリング、品質レビューなど、大規模で複雑なデータセットを扱った経験。
- HDFS、Hive、Spark、PySparkおよび分散データ処理環境の経験。
- scikit-learn、XGBoost、LightGBM、Random ForestなどのPythonフレームワーク、または同等のアンサンブル手法を用いた機械学習・AIモデル開発の実務経験。
- SHAP、特徴量重要度、部分依存、解釈可能モデルなど、モデルの説明可能性および透明性の手法に関する知識。
- 住宅不動産の評価、担保リスク、住宅ローンまたはホームエクイティに関する意思決定支援、モデルガバナンスなどの業務上の考慮事項と定量結果を結び付ける能力。
- 定量文書の作成経験、技術文書作成能力、LaTeXまたは同等ツールの知識。
- 優れた分析力と問題解決能力を持ち、自律的に業務を遂行できること。
- 技術系・非技術系を問わず、定量分析、モデルの発見事項、提案を伝達できること。
- アメリカ合衆国で就労できること。
- 歓迎条件:Git、JIRA、Confluence、Pytest、Jenkins、SonarQubeなどのCI/CD・ソフトウェアエンジニアリングツールおよびコードレビューの実務経験。
- 歓迎条件:住宅不動産、住宅市場、鑑定、住宅ローンの組成またはサービシング、ホームエクイティ融資、担保リスク管理および関連する経済要因に関する知識。
- 歓迎条件:モデルリスク管理、規制上の期待事項、ガバナンスプロセス、CCAR、CECL、消費者信用リスク、規制対象銀行のモデル開発に関する知識。
福利厚生
- 年次の裁量的インセンティブプランの対象となる資格。
- 従業員福利厚生の対象となる資格。
- 有給休暇。
- 従業員向けのリソースおよびサポート。
- 職務に応じた柔軟性を備えたオフィス勤務の職場文化。
- 学習、専門的成長、意義ある影響を生み出す機会。
