Количественный аналитик (команда анализа рисков торговых операций) в ПАО ВТБ Москва

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.