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.

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 математические способности, то роль в команде Количественных Финансов – это уникальная возможность делать по-настоящему увлекательную 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:

● Выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа;
● Приветствуется наличие научной степени, престижного сертификата дополнительного образования в области финансовой математики или ИТ;
● 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

Quantitative Data Scientist