Manager, Enterprise Stress Testing (14 Month Contract)

ID wniosku: 201710

Dołącz do zespołu Scotiabank, który jest zorientowany na wynik i działa w kulturze włączającej i wysokiej wydajności. Nasz zespół Enterprise Stress Testing („EST”) poszukuje osoby, która pomoże w testowaniu kondycji kredytowej portfela banku. Jest to doskonała okazja do wykorzystania swoich umiejętności technicznych i analitycznego podejścia do budowania modeli ryzyka kredytowego i dostarczania wglądu w testy warunków skrajnych w różnych regionach geograficznych i produktach.

Jako Menedżer ds. Testów Warunków Skrajnych w firmie, będziesz:

• Opracowywać i wdrażać modele ryzyka kredytowego przy użyciu Pythona, R i SQL, aby prognozować prawdopodobieństwo migracji ratingów kredytowych oraz projektować Prawdopodobieństwo Niewykonania Zobowiązań (PD) i Straty w Przypadku Niewykonania Zobowiązań (LGD) na podstawie zmiennych makroekonomicznych.
• Optymalizować repozytoria kodu do skutecznego wykonywania w środowisku operacyjnym/produkcyjnym, aby uzyskiwać wyniki testów warunków skrajnych dla oczekiwanej straty kredytowej (ECL) i aktywów ważonych ryzykiem (RWA).
• Budować panele w Power BI i inne narzędzia wizualizacyjne, aby analizować wiele scenariuszy makroekonomicznych i dostarczać kompleksowy obraz wydajności portfela kredytowego w warunkach skrajnych.
• Współpracować z wewnętrznymi zespołami ds. rozwoju modeli, w tym zespołem ds. modeli detalicznych i analityki (RMA) oraz zespołem modelowania IFRS9, aby zapewnić aktualność i kompatybilność modeli testów warunków skrajnych ze środowiskiem produkcyjnym.
• Przeprowadzać dodatkowe analizy i konstruować metodologie nakładek, aby uwzględniać pojawiające się ryzyka, takie jak ryzyko klimatyczne, napięcia geopolityczne i wysokie zadłużenie konsumentów.
• Zapewniać zgodność z obowiązującymi przepisami i dostarczać niezbędne informacje oraz analizy ad hoc organom regulacyjnym w razie potrzeby.

Chcielibyśmy z tobą współpracować, jeśli masz:

• Zaawansowany stopień naukowy z ekonomii, finansów, statystyki, matematyki, nauk o danych lub pokrewnych dziedzin ilościowych.
• Zaawansowaną wiedzę z zakresu modelowania ilościowego (np. zaawansowane modele statystyczne, uczenie maszynowe, modele ekonometryczne).
• Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i optymalizacji szybkości kodu.
• Biegłość w R lub Pythonie. Doświadczenie ze Spark będzie dodatkowym atutem.
• Doświadczenie w modelowaniu ryzyka kredytowego związanego z prawdopodobieństwem niewykonania zobowiązań i stratą w przypadku niewykonania zobowiązań. Doświadczenie w testowaniu warunków skrajnych jest pożądane.
• Silne umiejętności komunikacyjne, umiejętność prezentowania wyników analizy i wniosków biznesowych.
• Ogólną wiedzę na temat sprawozdania finansowego banku oraz zrozumienie produktów kredytowych i rezerw na straty kredytowe (PCL).
• Znajomość RWA i wymagań kapitałowych zgodnie z regulacjami Basel III będzie atutem.
• Doświadczenie w prowadzeniu lub pracy w projektach transformacyjnych.
• Podstawową wiedzę na temat system