Data Analyst - Credit Risk Model Validation

Doriți să aveți o privire de ansamblu asupra diferitelor modele de risc de credit ? Sunteți condus de inițiativă, curiozitate și entuziasm pentru a gestiona seturi mari de date și nu vă este teamă să cooperați uneori cu oamenii de știință de date, omologii locali și de la sediul central? Ești dornic să aplici abilitățile tale puternice de analiză pentru a detecta defectele modelului și pentru a găsi soluții pragmatice pentru ele?

Atunci probabil că tu ești cel pe care îl căutăm pentru a te alătura echipei de validare a riscurilor de retail.

Ca parte a echipei de validare a riscurilor de retail , veți fi implicat în exercițiile de validare a tuturor tipurilor de modele de risc de credit cu amănuntul , inclusiv cele de reglementare (Pilonul 1, 2 și IFRS 9) și alte modele care deservesc nevoile de afaceri.

Responsabilitati:

• intocmeste rapoarte si analize interne de risc de credit;
• să răspundă la solicitările de analiză ad-hoc în timp util, demonstrând înțelegerea clară a măsurătorilor specifice riscului de credit;
• dezvoltarea/menținerea structurilor de date necesare în procesele de validare, centralizarea informațiilor și utilizarea acestora în diferitele forme de raportare (internă sau externă);
• înțelegerea modelelor dezvoltate de risc de credit și participarea activă la exercițiile de validare;
• efectuează și îmbunătățesc măsurarea și monitorizarea modelelor existente de risc de credit;
• interacționează în mod regulat cu colegii, părțile interesate/utilizatorii modelului și auditorii interni sau externi pentru a discuta constatările și potențialele îmbunătățiri ale modelului;

Cerințe:

Cautam profesionisti care au:

• diplomă de licență/master în matematică, finanțe, economie, bancă sau conexe
• experiență de cel puțin 1 an în dezvoltarea de cod folosind SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, SQL;
• experiență profesională anterioară în domeniul bancar, instituție financiară sau consultanță în domenii legate de riscul de credit (adică activități de raportare a riscului de credit);
• cunoștințe privind modelarea riscului de credit (scorecards, PD, LGD, CCF) ar fi un plus;
• capacitatea de a lucra din proprie inițiativă, curiozitate și entuziasm pentru manipularea unor seturi mari de date și analiza evoluțiilor
• disponibilitatea de a învăța și de a crește cunoștințele practice și teoretice
• capacitatea de a lucra în echipă
• cunoștințe practice de limba engleză scris și vorbit;