Associate - 8084638

Goldman Sachs & Co. LLC está buscando un talentoso Asociado en Ingeniería Cuantitativa para nuestra oficina en Dallas, Texas. Este rol es crucial para realizar pruebas de rendimiento de modelos de riesgo, analizar grandes conjuntos de datos y mejorar la precisión de los métricos de riesgo en nuestros negocios de comercio. Su enfoque principal será el riesgo de crédito de contraparte, trabajando estrechamente con modeladores de riesgo de crédito y expertos en tecnología para resolver problemas y mejorar nuestros modelos de riesgo y capital.

• Realizar pruebas de rendimiento de modelos de riesgo y análisis de grandes conjuntos de datos.
• Identificar y abordar las fuentes de bajo rendimiento de los modelos.
• Mejorar los datos y la metodología para las métricas de riesgo utilizadas en la gestión de riesgos y la asignación de capital.
• Informar hallazgos y análisis de manera efectiva a altos interesados internos y reguladores externos.
• Participar en exámenes regulatorios de modelos IMM y preparar materiales detallados para los reguladores.
• Abordar limitaciones o incertidumbres identificadas por la unidad independiente de validación de modelos.
• Crear y mantener documentación técnica completa.

Educación Formal:

• Maestría (equivalente en EE.UU. o en el extranjero) en Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Financiera, Matemáticas Financieras, o un campo cuantitativo relacionado más 1 año de experiencia en un rol similar; O
• Licenciatura (equivalente en EE.UU. o en el extranjero) en Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Financiera, Matemáticas Financieras, o un campo cuantitativo relacionado más 3 años de experiencia en un rol similar.

Experiencia y Habilidades:

• Al menos 1 año (con una Maestría) o 3 años (con una Licenciatura) de experiencia en:
  • C++, Java, o Python.
  • Desarrollar modelos estadísticos, probabilísticos o de prueba retrospectiva utilizando principios de matemáticas financieras.
  • Análisis cuantitativo y programación para herramientas analíticas cuantitativas.
  • Técnicas econométricas, estadísticas o matemáticas avanzadas (por ejemplo, análisis bayesiano, análisis de series temporales, algoritmos de aprendizaje automático).
  • Gestión de riesgos o análisis basado en escenarios.
  • Análisis cuantitativo de riesgos, como modelos de factores.
  • Herramientas de gestión y análisis de datos para supervisión de riesgos o apoyo a inversiones.
  • Métodos probabilísticos o estadísticos como regresiones y pruebas de hipótesis.

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Información Adicional:

Compañía: Goldman Sachs

Título del Trabajo: Asociado - 8084638