Quantitative Research Data Engineer: Vice President

Cherchez-vous une opportunité excitante de devenir membre d'une équipe dynamique et en pleine croissance dans un environnement rapide et stimulant ? Ce rôle unique vous offre la chance de collaborer avec nos partenaires commerciaux et de fournir une perspective de données complète.

En tant que Vice-Président de l'Ingénierie des Données en Recherche Quantitative, vous serez un membre senior de notre équipe de Données QR pour le Crédit de Gros. La mission de l'équipe est de concevoir, analyser et fournir des données pour soutenir les modèles de Stress Crédit de Gros de la firme (CCAR, ICAAP, Appétit pour le Risque) et de Réserves pour Pertes sur Prêts. Pour ce rôle, l'accent est mis sur la définition du modèle de données, l'évolution du Dictionnaire de Données pour faciliter des analyses de données approfondies, et la réalisation d'explorations analytiques.

Vos responsabilités incluront l'amélioration de nos cadres, des plateformes de données sous-jacentes et des outils associés pour améliorer l'intégration des modèles de tarification et de prévision, ainsi que l'amélioration de l'évolutivité et des performances. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des développeurs de modèles de Crédit de Gros expérimentés, des partenaires commerciaux, et fournirez des conseils aux membres juniors de l'équipe.

• Travailler comme ingénieur de données pour créer ou construire des pipelines de données, définir des APIs pour sourcer des données de différents systèmes, effectuer des transformations complexes ou des améliorations sur les données, et optimiser les processus de bout en bout.
• Effectuer des analyses de données pour soutenir le développement de modèles et les analyses.
• Collaborer avec différentes lignes de business et des modélisateurs de risques pour comprendre en profondeur divers modèles pour BASEL, CCAR, CECL, et d'autres modèles de risque de crédit.
• Travailler avec de multiples parties prenantes pour recueillir, analyser, affiner, et documenter les processus commerciaux et les exigences de données.
• Collaborer tout au long du cycle de vie du développement de logiciels (SDLC) incluant la planification, l'analyse et les tests des nouvelles applications et des améliorations des applications existantes.
• Effectuer des tests d'acceptation par les utilisateurs et fournir des démonstrations aux parties prenantes en utilisant des requêtes SQL ou des scripts Python.

• Diplôme de Bachelor ou Master en Informatique, Analyse de Données, ou une discipline équivalente. Minimum de 7 ans d'expérience dans un rôle d'ingénierie des données au sein des services financiers ou de l'analyse de données, axé sur la gestion de grands ensembles de données et des cadres similaires.
• Maîtrise de l'analyse de données et des compétences en manipulation de données en utilisant SQL, Python, la programmation orientée objet, et MS Excel.
• Solides compétences analytiques en prévision et en interprétation des résultats, à l'aise avec de grandes quantités de données.
• Expérience dans la construction d'architecture de données pour sourcer des données de divers systèmes, gérer des transformations complexes, et optimiser des solutions de bout en bout.
• Capacité de résolution créative des problèmes dans un environnement dynamique et stimulant avec des délais serrés. Envie d'apprendre sur le Risque de Crédit, les Paramètres de Risque, et les concepts réglementaires et comptables.
• Attention aux détails avec de solides compétences organisationnelles. Excellentes capacités de communication écrite et orale.
• Expérience dans la mise en œuvre de cadres analytiques en finance. Familiarité avec le contrôle de source, les systèmes de construction/test automatisés, la couverture de code, les tests unitaires, et les processus de déploiement.

• Expérience en ingénierie logicielle pour construire une architecture de données basée sur Python, la programmation orientée objet, SQL, etc.
• Connaissance du Crédit de Gros, CCAR, Réserves (IFRS 9/CECL), et de la réglementation des capitaux de Bâle II/III.
• Capacité prouvée à développer des relations collaboratives avec des partenaires internes clés pour atteindre des objectifs et prioriser des tâches.

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