Обязанности:
О проекте: Команда Количественных Финансов в составе Подразделения Финансового Моделирования занимается расчётами сложно-структурированных инновационных финансовых продуктов, разработкой моделей для управления рисками балансовой и торговой книг, построением автоматизированных систем финансовых решений для Казначейства, Розничного Бизнеса, Управления Рисками. В свою очередь, Подразделение Финансового Моделирования входит в Департамент Анализа Данных и Моделирования, созданного в 2019 году для стратегического развития функции анализа данных в ВТБ. Если Вас интересует движение котировок на рынке, Вы следите за изменением ключевой ставки и процентной кривой, Вам интересно находить связи и закономерности в финансовых данных, Вы хотите реализовать Ваши недюжинные математические способности, умения исследовать большие данные, навыки программирования на ОО языках включая python, то роль в команде Количественных Финансов – это уникальная возможность делать по-настоящему увлекательную, перспективную работу. Мы ищем кандидата для: Реализации в библиотеке на питоне (в git-репозитории) моделей генерации сценариев процентных кривых, обменного курса, финансовых индексов Анализа исторических данных для построения теоретических моделей распределения финансовых индексов, котировок акций и обменного курса, калибровки таких моделей Разработки корреляционной модели для построения зависимостей между отдельными индексами, котировками Коммуникации с другими ролями как внутри команды, так и различными подразделениями, работающими в рамках одного проекта, в том числе с заказчиками. Нам важно умение говорить с системными аналитиками, дата инженерами, архитекторами, ML-Ops, бизнесом. Требования: Опыт разработки большого проекта на Объектно-Ориентированном языке, предпочтительно на python. Знания финансовой математики (или быстрая обучаемость и интерес к этой области), прекрасная математическая подготовка: теория вероятностей, случайные процессы, стохастический анализ, дифференциальные уравнения, численные методы Знание основных алгоритмов и методов машинного обучения и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, анализ и прогнозирование временных рядов Знание основного инструментария стэка Python: Jupyter, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels или аналогов в R Опыт работы с базами данных, владение языком запросов SQL Опыт работы с git или другой системой контроля версий Знание английского языка Коммуникационные навыки. Будет преимуществом: Опыт работы в финансовой организации: трейдинг, казначейство, риски Опыт работы с технологиями Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL), Apache Kafka, Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue).Похожие вакансии