Data scientist/ Quantitative researcher (стресс тестирования кредитного портфеля)

 Обязанности:

• Разработка симуляционных моделей в рамках задачи по построению интегрированной системы стресс тестирования кредитного портфеля как в сегментах корпоративного, так и розничного кредитования.
• Сценарный расчет вероятностей миграции кредитных рейтингов заемщиков, досрочного погашения, PD, LGD, EAD для использования в рамках задач портфельного анализа, скоринга, оценки кредитных риск-метрик как на уровне индивидуальных заемщиков, так и на уровне портфеля.
• Развитие компетенций в области моделирования численной оценки риска в рамках кооперация с внутренними и внешними клиентами со стороны бизнеса, риск-менеджмента и органов регуляторного надзора.
• Сбор, подготовка и верификация данных;
• Применение математических алгоритмов для обработки данных;
• Построение моделей, используя методы машинного обучения и иные математические алгоритмы на основе полученных данных;
• Участие в разработке требований к ИТ реализации

Опыт, знания, навыки и личные качества:

• Знание численных методов решения задач, наличие аналитических и технических навыков, включая следующие:
  • Линейные и нелинейные регрессии;
  • Метод максимального правдоподобия;
  • Оценка и прогнозирование временных рядов;
  • Анализ панельных данных;
  • Методы оптимизации;
  • Монте-Карло симуляции;
  • Data mining;
• Опыт разработки моделей оценки рисков банковских продуктов (кредитный риск, рыночный риск, ALM риск);
• Опыт разработки структурных моделей оценки вероятности дефолта
• Опыт разработки моделей распределения макрофакторов на основе многомерных распределений
• Способность выстраивать отношения с участниками команды и в рамках кросс-функционального взаимодействия с сотрудниками из смежных подразделений;
• Самостоятельность в решении задач;
• Способность эффективно взаимодействовать с контрагентами различного уровня подчинения. 

Требования к кандидату:

• Высшее физико-математическое, либо мат. статистическое образование.
• Фундаментальные знания в области теории вероятностей, математической статистики;
• Хорошие знания в области финансовой математики и стохастического анализа;
• Владение одним из языков анализа данных (Python, Octave, Matlab, R);
• Хорошие навыки работы с данными (T/PL-SQL).
• Знание английского языка не ниже intermediate.

Мы предлагаем:

• Стабильную работу в высокопрофессиональной среде;
• Карьерный путь в международной организации;
• ДМС, фитнес-центр;
• Корпоративное обучение, курсы и тренинги;
• Современный офис (5 минут пешком от метро и МЦК), признанный лучшим среди новых офисов российских компаний в 2017 году.