Количественный аналитик (команда анализа рисков торговых операций)

Описание

Управление рыночных рисков Банка ВТБ в поисках кандидата, готового стать частью команды количественной оценки рисков (QRM) и принять участие в решении задач, связанных с моделями прайсинга деривативов и оценкой риска при дефолте контрагента.Мы любим амбициозные задачи, четкие планы, чистый код, а также ценим разумный баланс между работой и жизнью. Важной частью нашей деятельности является непрерывное обучение – внутри команды и на внешних курсах. Для нас важны сильные математические знания, знания финансов, и навыки программирования. Обязанности: валидация моделей ценообразования и оценки риска дефолта контрагента для производных финансовых инструментов; разработка методологии и реализация инструментов для валидации моделей и оценки модельного риска; анализ новых деривативных продуктов и one-off сделок с точки зрения моделей ценообразования; расчет параметров моделей с учетом модельного риска по отдельным продуктам; оценка резервов под возможные потери от реализации модельного риска; контроль изменений в библиотеке прайсинга по результатам валидации. Требования: высшее образование (математика, физика, финансы и т.п.) или последние курсы обучения; знание основ финансовой математики (модель Блэка-Шоулза-Метона, риск-нейтральная мера, кривые дисконтирования, поверхность волатильности и т.д.); знание основ стохастического анализа (броуновское движение, формула Ито и т.д.); базовые знания численных методов (метод Монте-Карло, метод конечных разностей, оптимизационные методы); владение языком Python на базовом уровне; ответственность, умение работать самостоятельно; желание развиваться и интерес в области моделей прайсинга производных финансовых инструментов. Будет большим преимуществом: знание стохастического анализа; знания продвинутых моделей ценообразования производных финансовых инструментов (модели процентных ставок, модели локальной и стохастической волатильности); знания в области математической статистики; опыт работы с экзотическим производными финансовыми инструментами; опыт работы с библиотеками прайсинга производных финансовых инструментов; продвинутое владение языком Python; понимание принципов объектно-ориентированного программирования; умение писать аккуратный и понятный код; владение системой LaTeX; опыт написания научных статей или методологических документов.