ВТБ
Количественный аналитик (команда анализа рисков торговых операций)
Ключевые навыки
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.
Задачи
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
Будет большим преимуществом:
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.
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.
