Quantitative Modelling Senior Associate [m/w/d]
risiq entwickelt innovative SaaS-Lösungen für Banken und Finanzinstitute. Dabei verbinden wir quantitative Modellierung, Datenanalyse und moderne Technologien, um Prozesse im Banking zu digitalisieren, zu automatisieren und methodisch weiterzuentwickeln.
Als Quantitative Modelling Senior Associate [m/w/d] arbeitest du eigenständig an quantitativen Modellen, Modellvalidierungen und analytischen Fragestellungen mit direktem Produkt- und Kundenbezug. Dein Aufgabenbereich umfasst neben ESG- und Climate-Risk-Themen auch weitere Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette von Banken, etwa im Risikomanagement, in der Prozessautomatisierung und bei der Entwicklung innovativer daten- und modellbasierter Lösungen.
Du übernimmst Verantwortung für anspruchsvolle Arbeitspakete, bringst deine Erfahrung in die methodische Weiterentwicklung ein und unterstützt jüngere Teammitglieder bei ihrer fachlichen Entwicklung.
Eigenständige Entwicklung, Kalibrierung und Weiterentwicklung quantitativer Modelle
Durchführung von Modellvalidierungen und Qualitätssicherungsmaßnahmen
Prüfung von Modellannahmen, Methoden, Daten und Ergebnissen auf Plausibilität, Robustheit und Nachvollziehbarkeit
Konzeption und Umsetzung statistischer und datenbasierter Analysen
Überführung quantitativer Methoden und Modelle in praktisch einsetzbare SaaS-Lösungen
Mitarbeit an Banking-Anwendungsfällen rund um Digitalisierung, Automatisierung, Risiko und innovative Modellierungsansätze
Bewertung und Umsetzung geeigneter AI- und Machine-Learning-Use-Cases im Banking
Erstellung fachlicher Dokumentationen und adressatengerechte Aufbereitung von Ergebnissen
Enge Zusammenarbeit mit Mitarbeitenden aus Quantitative Modelling, Engineering, Product und Risk Governance
Fachliche Anleitung und Betreuung von Werkstudierenden, Praktikantinnen und Praktikanten
Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fachgebiet, z. B. Statistik, Mathematik, Ökonometrie, Data Science, Informatik, Physik, Finanzmathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im quantitativen, statistischen oder datenanalytischen Umfeld
Erfahrung im Banking, Risikomanagement, FinTech oder in der Beratung von Finanzinstituten ist besonders wünschenswert
Fundierte Kenntnisse statistischer Methoden und quantitativer Modellierung
Praktische Erfahrung mit Python, R, SAS, Stata, SPSS, Excel oder vergleichbaren Analyse- und Programmierwerkzeugen
Erfahrung in der Entwicklung, Validierung oder Implementierung quantitativer Modelle
Erste Erfahrung in der fachlichen Anleitung jüngerer Mitarbeitender, Werkstudierender oder Praktikantinnen und Praktikanten von Vorteil
Bereitschaft, bei risiq eigene Werkstudierende und Praktikantinnen oder Praktikanten fachlich anzuleiten
Erfahrung mit praktisch implementierten AI- oder Machine-Learning-Anwendungsfällen im Banking ist ein Plus
Kenntnisse in SQL, Datenvisualisierung, Softwareentwicklung oder der produktiven Integration von Modellen sind von Vorteil
Strukturierte, präzise und eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Verantwortung für Modelle und Validierungen mit direktem Produkt- und Kundenbezug
Vielfältige Banking-Anwendungsfälle über ESG und Climate Risk hinaus
Arbeit an SaaS-Lösungen für Digitalisierung, Automatisierung und datenbasierte Entscheidungsprozesse
Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen aus Modelling, Engineering und Product
Möglichkeit, jüngere Teammitglieder fachlich zu entwickeln und erste Führungsverantwortung auszubauen
Hoher Gestaltungsspielraum in einem dynamischen Scale-up-Umfeld
Klare Entwicklungsperspektive in Richtung fachlicher Führung oder Quantitative Modelling Manager
Du möchtest quantitative Modelle nicht nur entwickeln und validieren, sondern auch in wirksame Banking-Lösungen überführen und jüngere Talente fachlich begleiten? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.