Global Investment Research, Macro Research, Commodities Research Analyst

В Goldman Sachs наша преданная команда по Глобальным Инвестиционным Исследованиям использует передовые аналитические методы для создания макроэкономических прогнозов и проведения всесторонних анализов отдельных акций. Наша команда сосредотачивается на создании стратегических инвестиционных инсайтов для наших клиентов и фирмы путем анализа больших данных и выявления трансформационных инсайтов по акциям, фиксированным доходам, валютам и товарно-сырьевым рынкам. Если вы обладаете интеллектуальным любопытством, креативностью, аналитическими способностями и увлечены рыночными исследованиями, эта роль для вас.

Мы ищем высококвалифицированного аналитика с сильным программистским опытом и глубоким интересом к экономике, чтобы присоединиться к нашей команде исследований в сфере энергетики. Эта группа специализируется на разработке прогностических моделей для энергетических рынков, покрывающих спрос, предложение и динамику цен, уделяя особое внимание критическим аспектам текущего энергетического перехода. Поскольку альтернативные данные становятся всё более важными, ваша роль будет включать управление сложными большими наборами данных и совершенствование наших методов моделирования.

• Создавать и поддерживать проприетарные наборы данных, необходимые для наших усилий по моделированию.
• Разрабатывать настраиваемые статистические модели для точного прогнозирования колебаний спроса, предложения и цен на энергоносители.
• Проводить фундаментальное исследование, моделируя макроэкономические и микроэкономические тенденции и их влияние на рынки.
• Составлять информативные исследовательские отчёты и представлять ваши выводы как внутренним, так и внешним заинтересованным сторонам, от корпоративных клиентов до инвесторов.

• Степень магистра в области количественных финансов, экономики, инженерии данных, статистики, информатики или другой соответствующей количественной области (STEM).
• Сильные аналитические навыки, дополненные продвинутыми знаниями в программировании, особенно в Python, с твёрдым опытом в области эконометрики и науки о данных.
• Демонстрируемое владение оригинальными, отличающимися исследованиями, а также сильный энтузиазм в от