Bank of America 是一家业务遍及银行、金融和金融科技领域的全球性金融机构。其服务涵盖个人银行业务、小型企业支持、财富管理、投资服务，以及为个人、企业和机构提供资本市场准入。公司还通过可持续金融、多元化倡议和社区发展项目，致力于实现负责任的增长。
定量金融分析师，风险与资本模型
美国银行正在招聘定量金融分析师，负责开发和监督支持零售银行及GWIM业务的风险与资本模型。该职位将在受监管的金融决策环境中运用机器学习、统计分析、压力测试和模型治理。
描述
- 在指定业务部门和风险领域牵头开展定量分析与建模工作。
- 设计模型、分析流程和系统方案。
- 编制定量及技术文档。
- 与技术团队合作，为已开发模型设计运行系统。
- 执行端到端的市场风险压力测试，涵盖情景设计与实施、结果汇总、报告编制和分析。
- 协助规划和确定定量工作的优先级，以支持银行战略。
- 通过审查模型开发和验证决策、技术文档及质询流程，发现改进机会。
- 根据业务需求和全企业风险偏好，支持模型开发和模型风险管理。
- 为开发和验证工作提供方法论、分析和技术指导。
- 与模型相关方及高级领导协调提交结果和验证结果。
- 对大型数据集进行统计分析，并运用定性和定量方法解读结果。
- 为零售银行及GWIM产品开发和维护风险与资本模型及其支持系统。
- 在战略性GRA平台上设计、实施、维护、优化并集成定量解决方案。
- 为风险和资本管理发展定量能力。
- 改进基础设施、代码效率、定量功能和计算资源利用率。
- 与技术团队合作，支持模型执行。
- 与企业模型风险管理团队合作开展验证和问题整改。
- 作为定量建模方法领域的主题专家。
- 监控关键模型组合的模型表现、模型风险和治理情况。
任职要求
- 相关学科硕士学位或同等专业经验。
- 至少两年统计学、数据科学、机器学习、模型开发或定量分析相关经验。
- 具备数据分析、统计估计、机器学习开发、实施、测试、性能评估和模型文档编制经验。
- 具备扎实的Python和SQL编程能力，以及相关定量分析或数据科学库的使用经验。
- 具备处理大型复杂数据集的经验，包括使用基于SQL的工具进行提取、转换、验证、特征工程和质量审查。
- 具备HDFS、Hive、Spark、PySpark及分布式数据处理环境经验。
- 具备使用Python框架开发机器学习或人工智能模型的实践经验，例如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、Random Forest或同类集成方法。
- 了解模型可解释性和透明度方法，包括SHAP、特征重要性、偏依赖或可解释模型。
- 能够将定量结果与住宅物业估值、抵押品风险、抵押贷款或房屋净值决策支持及模型治理等业务因素联系起来。
- 具备编制定量文档的经验，拥有技术写作能力，并熟悉LaTeX或同类工具。
- 具备较强的分析和解决问题能力，能够独立工作。
- 能够向技术和非技术受众沟通定量分析、模型发现和建议。
- 能够在美利坚合众国工作。
- 优先条件：具备CI/CD和软件工程工具经验，例如Git、JIRA、Confluence、Pytest、Jenkins、SonarQube及代码审查实践。
- 优先条件：了解住宅房地产、住房市场、评估、抵押贷款发放或服务、房屋净值贷款、抵押品风险管理及相关经济因素。
- 优先条件：熟悉模型风险管理、监管要求、治理流程、CCAR、CECL、消费信贷风险或受监管银行模型开发。
福利待遇
- 有资格参加年度酌情激励计划。
- 有资格享受员工福利。
- 带薪休假。
- 员工资源和支持。
- 办公室办公文化，并根据职位提供灵活安排。
- 获得学习、职业发展和创造有意义影响的机会。