Financial Data Engineer Senior Associate (Hybrid)

Description de l'entreprise :

Chez Fannie Mae, les avenirs se créent. Notre travail inspirant aide à faire des maisons une réalité pour des millions de propriétaires et de locataires. Chaque jour, vous trouverez des opportunités captivantes pour influencer l'avenir de l'industrie du logement tout en faisant partie d'une équipe inclusive dans un environnement énergisant et flexible. Ici, vous ferez progresser votre carrière et aiderez à créer un accès à un financement immobilier équitable et abordable.

Description du poste :

En tant que collègue apprécié de notre équipe, vous soutiendrez l'équipe en appliquant des modèles mathématiques, des outils avancés (tels que SAS, Python et R) et des connaissances de l'industrie financière aux données commerciales ou financières, y compris les résultats des modèles. Votre rôle permettra à l'équipe d'analyser ou de rendre compte des performances de l'entreprise, de résoudre des questions commerciales cruciales et d'informer les décisions commerciales clés. Bien que vous puissiez développer des modèles ou des prototypes pour atteindre ces objectifs, ce n'est pas l'objectif principal du rôle.

Le rôle de Financial Data Engineer Senior Associate (hybride) vous offre la flexibilité de faire de chaque jour le vôtre, en collaborant avec des personnes soucieuses de remplir les responsabilités suivantes :

• Collaborer au traitement ou à l'analyse de grandes données de manière efficace en utilisant des outils et techniques avancés en ingénierie financière.
• Déterminer les utilisations prévues par le client pour une analyse ou un modèle financier.
• Réaliser des analyses financières ou des prévisions, y compris des analyses de scénario ou de sensibilité, des tests de résistance ou des analyses d'attribution.
• Exécuter des modèles et interpréter les résultats des modèles, en traduisant les analyses ou les résultats des modèles en conclusions compréhensibles pour le client.
• Travailler directement avec les créateurs de modèles pour évaluer de nouveaux modèles, suggérer des modifications aux modèles existants ou analyser les données de performance des modèles.
• Effectuer des analyses de données et de systèmes, des validations et des tests de régression.

Expériences minimales requises :

• 2 ans d'expérience pertinente.

Compétences :

• Expérience dans la collecte d'informations précises pour expliquer des concepts et répondre à des questions cruciales.
• Capacité à travailler de manière respectueuse et coopérative avec des personnes ayant des expertises fonctionnelles différentes pour atteindre un objectif commun.
• Excellence opérationnelle, y compris l'amélioration et la supervision des opérations.
• Maîtrise de la représentation graphique de l'information en utilisant des outils tels qu'Excel, Tableau ou Power BI.
• Compétences en programmation, y compris le codage, le débogage et l'utilisation des langages de programmation pertinents.
• Évaluation et gestion des risques, y compris l'évaluation et la conception des contrôles, la réalisation d'évaluations d'impact, l'identification des lacunes de contrôle et la remédiation des risques.
• Expertise dans l'utilisation des méthodes statistiques, y compris le développement et la validation d'hypothèses, l'utilisation du plan expérimental et l'exécution de régressions linéaires et logistiques.
• Compétences dans l'identification et la correction des erreurs de fonctionnement.
• Présenter des informations et/ou des idées à un public de manière engageante et compréhensible.
• Compétences en communication, à la fois écrite et verbale, y compris la rédaction et la planification et la distribution de la communication.
• Perspicacité commerciale, y compris le conseil, la conception de modèles d'affaires, l'interprétation des insights clients et de marché, les prévisions et les références.
• Capacité à aborder les problèmes en tant que systèmes et à analyser les entrées, les sorties et les processus.

Outils :

• Compétence en SAS.
• Maîtrise de SQL.
• Expérience avec SharePoint.
• Maîtrise de Tableau.
• Compétence en Excel.
• Expérience des offres, du développement et des plates-formes de mise en réseau d'Amazon