Nature Data Modeller - Vice President

Job expired!

Присоединяйтесь к нашей команде в качестве Модельера данных по природе - Вице-президента и развивайте свою карьеру в области Управления рисками и Соответствия. Эта роль также включает в себя тесное сотрудничество с нашей командой по климатическим рискам.

Как важный член команды по экологическим и социальным рискам (E&S), вы будете вносить значительный вклад в поддержание силы и устойчивости JPMorgan Chase. Ваши ключевые обязанности будут включать разработку и внедрение стратегий по вопросам рисков E&S, надзор за линиями бизнеса нашей компании и обеспечение последовательного управления и мониторинга вопросов E&S рисков. Вы также будете предоставлять эффективные вызовы по различным вопросам E&S.

  • Поддержка разработки внутреннего аналитического и модельного подхода к оценке экологических рисков, охватывающего разнообразные экологические и природные темы.
  • Определение соответствующих метрик для оценки экологического риска на уровне портфеля, клиента и активов, включая прямые и косвенные воздействия через операции и цепочки поставок.
  • Установление требований для сбора данных об экологических рисках и проведение анализа сценариев. Идентификация и оценка поставщиков данных.
  • Взаимодействие и координация с другими функциями, такими как Корпоративная ответственность, Соответствие, Контроли, Главное данные управление, и другие функции по рискам.
  • Участие в ответе на глобальные экологические и социальные регуляции и в подготовке внешней отчетности по вопросам E&S рисков.
  • Участие в исследованиях по различным экологическим и социальным вопросам, влияющим на фирму и ее клиентов, включая биологическое разнообразие и вопросы цепочек поставок.
  • Обширный опыт в области экологического и/или климатического моделирования, включая оценку и разработку моделей, желательно применительно к бизнес-случаям.
  • Сильные аналитические способности и знакомство с большими наборами данных.
  • Владение программированием (Python) и геопространственным анализом.
  • Академическая подготовка в высококвантитативной дисциплине, такой как инженерия, физика, география или математика.
  • Понимание регуляторной и доб