퀀트 금융 애널리스트 - 샬럿 출근 근무
뱅크 오브 아메리카의 글로벌 리스크 애널리틱스 팀에 합류해 규제 대상 은행 의사결정을 위한 소비자 리스크 및 자본 모델을 개발합니다. 샬럿 출근 근무 환경에서 Python, 머신러닝, 통계 분석, 정량 모델링을 활용합니다.
설명
- 담당 사업 부문과 리스크 영역의 정량 분석 및 모델링 업무를 주도합니다.
- 새로운 모델, 분석 프로세스, 시스템 전략을 개발합니다.
- 정량 모델링 활동을 위한 기술 문서를 작성합니다.
- 기술 팀과 협력해 개발된 모델을 운영하는 시스템을 설계합니다.
- 시나리오 설계와 구현부터 결과 취합, 보고, 분석까지 시장 리스크 스트레스 테스트를 처음부터 끝까지 수행합니다.
- 은행의 전사 전략에 맞춰 정량 업무의 우선순위를 정하는 데 기여합니다.
- 모델 개발 및 검증 검토를 통해 지속적인 개선 사항을 도출합니다.
- 사업 요구사항과 전사 리스크 선호도에 맞춰 모델 개발과 모델 리스크 관리를 지원합니다.
- 개발 및 검증 업무를 검토하고 구체화할 수 있도록 방법론적, 분석적, 기술적 지침을 제공합니다.
- 모델 이해관계자와 고위 경영진에게 제출 및 검증 결과를 전달합니다.
- 대규모 데이터 세트를 통계적으로 분석하고 정성적·정량적 방법으로 결과를 해석합니다.
- 리테일 및 GWIM 제품 라인 전반의 리스크·자본 모델과 지원 시스템을 개발하고 유지합니다.
- 전략적 플랫폼에서 정량 솔루션을 설계, 구현, 유지보수, 개선 및 통합합니다.
- 리스크 및 자본 관리를 지원하는 정량 솔루션을 개발합니다.
- 인프라, 코드 성능, 컴퓨팅 리소스 활용도를 개선합니다.
- 이해관계자, 정책 요구사항, 규제기관 심사를 위해 CCAR 및 CECL을 포함한 정량 문서를 작성합니다.
- 선임 모델러와 협력해 모델 설계와 실행을 지원합니다.
- 엔터프라이즈 모델 리스크 관리팀과 함께 모델 검증 및 이슈 해결을 수행합니다.
- 사업 부문의 정량 모델링 분야 전문가로 활동합니다.
- 핵심 모델 포트폴리오의 모델 성능, 모델 리스크, 거버넌스를 감독합니다.
지원 자격
- 관련 분야 석사 학위 또는 이에 상응하는 전문 경력.
- 통계, 데이터 과학, 머신러닝, 모델 개발 또는 정량 분석 분야에서 2년 이상의 관련 경력.
- 통계 및 머신러닝 모델의 추정, 구현, 테스트, 평가, 문서화, 분석 경험.
- Python, SQL 및 관련 정량 분석·데이터 과학 라이브러리에 대한 고급 프로그래밍 능력.
- SQL 기반 도구를 사용해 대규모 복합 데이터 세트를 추출, 변환, 검증하고 특성 공학 및 품질 검토를 수행한 경험.
- HDFS, Hive, Spark, PySpark 및 분산 데이터 처리 환경 경험.
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Random Forest 또는 이에 준하는 앙상블 방법과 같은 Python 프레임워크를 활용한 머신러닝 또는 AI 모델 개발 실무 경험.
- SHAP, 특성 중요도, 부분 의존성 또는 해석 가능한 모델을 포함한 모델 설명 가능성 및 투명성 방법 적용 경험.
- 주거용 부동산 가치 평가, 담보 리스크, 모기지 또는 주택담보대출 의사결정 지원, 모델 거버넌스와 관련된 정량적 발견을 비즈니스 영향과 연결할 수 있는 능력.
- LaTeX 또는 이에 준하는 도구를 사용해 정량 문서와 기술 콘텐츠를 작성한 경험.
- 강한 분석 및 문제 해결 능력과 함께 자율적으로 업무를 수행하고 필요할 때 적절히 지침을 구하는 능력.
- 기술 및 비기술 청중에게 정량 분석, 모델 결과, 권고 사항을 발표할 수 있는 능력.
- 미국 주간 근무 시간대의 사무실 환경에서 근무할 수 있는 능력.
복리후생
- 재량적 인센티브 및 연간 재량 계획에 참여할 수 있습니다.
- 직원 복리후생을 받을 수 있습니다.
- 유급 휴가.
- 직원 리소스 및 지원 이용.
- 협업, 참여, 경력 개발을 장려하도록 설계된 출근 중심의 문화.
- 배우고 성장하며 의미 있게 기여할 기회.
