Количественный аналитик (команда анализа рисков торговых операций)
Summary
Quantitative analyst on VTB Bank's market risk team, validating derivatives pricing models and counterparty default risk models using Python, stochastic calculus, and numerical methods (Monte Carlo, finite differences).
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.