Fannie Maeは、金融と不動産が交差する領域で事業を展開する政府支援企業です。金融機関から住宅ローンを買い取り、それらを住宅ローン担保証券にまとめ、貸し手と資本市場の投資家をつなぐことで、米国の住宅金融システムを支えています。これらの取り組みを通じて、Fannie Maeは住宅購入市場や賃貸住宅市場に流動性を提供し、住宅の手頃な価格の実現と市場の安定にも貢献しています。多様な専門分野を持つ大規模な組織であり、企業向け金融サービスや住宅不動産金融の基盤に携わる機会があります。
シニア定量モデル担当者－ワシントンD.C.（ハイブリッド勤務）
ファニーメイは、物件評価、住宅価格指数、予測に用いる住宅金融モデルを開発するシニア定量モデル担当者を募集しています。 この職務では、統計学、計量経済学、プログラミングの手法を用いて、定量分析とモデルリスク評価を行います。
仕事内容
- 公開データと独自データを用い、理論的・実証的手法で物件評価、住宅価格指数、予測などの住宅金融に関する課題を研究する。
- 数学、統計学、計量経済学の手法を適用し、事業戦略や施策に有用な情報を提供する。
- 会社の方針と確立された業界慣行に従ってモデリングプロジェクトを遂行する。
- SQL、R、Pythonを用いて、臨時の定量分析、モデリング、プログラミングを実施または評価する。
- 高度なデータマイニング手法と統計手法を用いて、洞察、仮説、提案を生み出す。
- 定量的アプローチによって業績を強化できる機会を見いだす。
- 検証・テストの方法を設計し、モデル手法、出力、プロセス、品質、リスクを評価する。
- モデルの結果を解釈し、パフォーマンスを追跡し、関連するリスクを評価する。
- プレゼンテーション、ホワイトペーパー、レビュー報告書、ワークペーパーを通じて複雑な技術テーマを説明する。
応募要件
- 学士号または同等の資格。
- データ分析およびモデリングの実務経験2年以上。
- 人工知能を含む新興技術を学び、責任を持って適用する際の好奇心と適応力。
- 統計学、物理学、数学の大学院資格または同等の資格があれば望ましい。
- 大規模データセットの分析およびモデリング経験があれば望ましい。
- データ分析や調査結果に関する技術文書の作成経験があれば望ましい。
- SQL、Python、GitHub、AWSのスキルがあれば望ましい。
福利厚生
- 適用される制度条件に従い、ファニーメイのインセンティブ制度の対象となる資格。
- 健康、生命、任意加入のライフスタイル関連などを含む総合的な福利厚生。
- 身体的、精神的、感情的、経済的なウェルビーイングを支援する福利厚生と特典。
- Flexプログラムによる柔軟な勤務形態。
