Bank of America er en global finansinstitusjon som opererer innen bank, finans og fintech. Selskapets tjenester omfatter personbank, støtte til små bedrifter, formuesforvaltning, investeringstjenester og tilgang til kapitalmarkeder for privatpersoner, bedrifter og institusjoner. Selskapet fokuserer også på ansvarlig vekst gjennom bærekraftig finansiering, mangfoldsinitiativer og programmer for samfunnsutvikling.
Kvantitativ finansanalytiker, kreditrisikomodeller — Bank of America
Utvikle og føre tilsyn med kredittrisikomodeller for bedriftskunder i Bank of Americas funksjon for global risikoanalyse. Rollen omfatter modellutvikling, validering, overvåking og formidling for å støtte kredittrisikostyring.
Beskrivelse
- Utvikle kredittrisikomodeller for bedriftskunder til tapsprognoser, kommersiell og atferdsbasert scoring samt regulatorisk kapital.
- Analysere kredittresultater for bedriftskunder og finansielle data grundig.
- Skrive hvitbøker som dokumenterer de utviklede modellene.
- Samarbeide med intern modellrisikostyring, løse problemstillinger og håndtere modellfunn.
- Støtte oppfølging av modellimplementering, løpende overvåking, gjennomganger og kontakt med interessenter.
- Gjennomføre kvantitative analyser og komplekse modelleringsprosjekter på egen hånd.
- Lede utviklingen av nye modeller, analyseprosesser og systemtilnærminger.
- Dokumentere alt arbeid og alle aktiviteter.
- Samarbeide med teknologiteam om å bygge systemer som kjører de utviklede modellene.
- Vurdere bankens modellresultater gjennom benchmarking og sensitivitetsanalyser.
- Forklare modellenes resultater, nøyaktighet og områder som krever utbedring.
- Presentere modellresultater for risikostyring, modellutviklings- og risikoteam, toppledelsen og tilsynsmyndigheter.
Krav
- Mastergrad i matematikk, økonomi, statistikk, ingeniørfag, finans, informatikk eller et beslektet fagområde, eller tilsvarende yrkeserfaring.
- Minst fem års yrkeserfaring med utvikling av kredittrisikomodeller.
- Gode programmeringsferdigheter i språk som R, Python, SAS eller SQL.
- Sterke analytiske evner og gode problemløsningsevner.
- Erfaring med bruk og utvikling av tverrsnittsmodeller.
- Erfaring med å implementere modeller i produksjonsmiljøer.
- Evne til å utlede anbefalinger og konklusjoner fra data.
- Evne til å presentere funn og konklusjoner for ledere.
- Dokumenterte lederegenskaper og evne til å påvirke andre.
- Evne til å arbeide i en stor, kompleks organisasjon og påvirke interessenter.
- Gode kommunikasjonsevner med både tekniske og ikke-tekniske målgrupper.
- Evne til å arbeide i et strengt kontrollert og revidert miljø.
- God prioriteringsevne samt tids- og prosjektstyring.
- Erfaring med komplekse dataarkitekturer, verktøy og biblioteker for datavitenskap, datavarehus og maskinlæring.
- Evne til å hente ut, analysere og kombinere data fra ulike systemer.
- Erfaring med utvikling og vedlikehold av komplekse databaser og datasett.
- Erfaring med datautvinning og avanserte analysemetoder.
- Erfaring med håndtering av store datasett med verktøy som Hadoop.
- Erfaring med å utforme, utvikle og bruke skalerbare løsninger innen maskinlæring og kunstig intelligens.
- Erfaring med verktøy for dataanalyse og visualisering som Alteryx, Tableau og MicroStrategy.
- Erfaring med bruk av LaTeX.
- Erfaring med å bygge dataarkitekturer som egner seg for å hente ut, analysere, lagre, rense og transformere store datasett.
- Erfaring med å styre prosjektoppgaver og tidslinjer på tvers av team.
- Erfaring med å utvikle komplekse prosesser som går på tvers av flere team.
Fordeler
- Kvalifisert for en årlig insentivordning etter arbeidsgivers skjønn.
- Bransjeledende goder.
- Betalt fri.
- Ressurser og støtte for ansatte.
- Kontorkultur med fleksibilitet tilpasset rollen.
- Muligheter til å lære, utvikle seg og utgjøre en forskjell.