Houlihan Lokey er en global investeringsbank med fokus på fusjoner og oppkjøp, kapitalmarkeder, finansiell restrukturering samt finansiell rådgivning og verdsettelsesrådgivning. Selskapet tilbyr uavhengig rådgivning til selskaper, institusjoner og myndigheter, med team som betjener kunder i Nord- og Sør-Amerika, Europa, Midtøsten samt Asia og Stillehavsregionen. Arbeidet omfatter komplekse transaksjoner og finansielle beslutninger der spesialisert analyse, verdsettelsesekspertise og strategisk rådgivning er avgjørende.
Sommeranalytiker innen finans – rådgivning om selskapsverdsettelse og komplekse verdipapirer
Støtt Houlihan Lokeys rådgivningsoppdrag innen selskapsverdsettelse ved å verdsette komplekse verdipapirer og utvikle kvantitative modeller. Bruk statistisk analyse og datavisualisering for å utvikle innsikt til kundeoppdrag.
Beskrivelse
- Samarbeide med junior- og seniorkolleger i kundeoppdrag
- Bygge kvantitative modeller for verdsettelse av unike finansielle instrumenter
- Forbedre interne modelleringsmetoder og arbeidsflyter
- Gjennomføre statistiske og bredere dataanalyser
- Kommunisere analyser og konklusjoner til interne og eksterne målgrupper
Krav
- Forventet fullført utdanning mellom september 2027 og juli 2028
- Bachelor- eller mastergrad innen et kvantitativt fagområde som finans, statistikk, matematikk, økonomi eller ingeniørfag
- God forståelse av finansielle instrumenter, teori for verdsettelse av derivater og statistiske teknikker
- Svært analytisk tilnærming med stor oppmerksomhet på detaljer
- Tydelig og effektiv muntlig og skriftlig kommunikasjon
- Erfaring med å verdsette instrumenter med ikke-lineære utbetalinger – inkludert konvertible obligasjoner, warrants, derivater, earn-outs og komplekse kapitalstrukturer – ved hjelp av lukkede løsninger, binomiale gittermodeller og Monte Carlo-simuleringer i Python, R eller Matlab
- Erfaring med å analysere store datasett med Python og presentere funn gjennom visualiseringsverktøy som Tableau
- Dokumenterte resultater fra utvikling eller forbedring av modeller og prosesser som automatiserer tilbakevendende beregninger med Python og VBA
- Stor interesse for finansmarkeder og dataanalyse
Fordeler
- Konkurransedyktig samlet kompensasjon
- Mulighet for å være kvalifisert for skjønnsmessig insentivkompensasjon
- Konkurransedyktige personalgoder