Вайти
на главную
hh•1 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Специалист по управлению риском ликвидности (ALM)

Гибрид МоскваВ офисе МоскваГибкий график

Навыки и технологии

PythonMySQL

Ключевая задача

Разработка методологии, моделей и аналитических инструментов для оценки риска структурной ликвидности, стресс-тестирования и управления балансом Банка.

Описание вакансии

Обязанности

  • Разрабатывать методологию оценки риска структурной ликвидности.
  • Создавать модели прогнозирования денежных потоков, структуры баланса и нормативов ликвидности Банка России.
  • Делать постановку на разработку поведенческих моделей:
    • стабильности средств до востребования (NMD);
    • досрочных погашений;
    • пролонгаций;
    • иных моделей клиентского поведения, влияющих на ликвидность Банка.
  • Исследовать влияние различных стресс-сценариев на ликвидность Банка, проводить факторный и сценарный анализ.
  • Разрабатывать Python-прототипы инструментов для анализа риска ликвидности и прогнозирования баланса.
  • Участвовать в разработке подходов управления ликвидностью и формировании предложений по соблюдению внутренних лимитов и нормативных требований.
  • Формировать требования к данным и участвовать в автоматизации расчетов совместно с IT-командой.

Требования

Мы ожидаем

  • Опыт работы в ALM, риск-менеджменте или казначействе от 2–3 лет;
  • Понимание принципов управления структурной ликвидностью банка;
  • Понимание поведенческих особенностей розничных и корпоративных продуктов;
  • Знание требований Банка России и международных подходов к управлению риском ликвидности (Basel III, LCR, NSFR);
  • Уверенное владение SQL и Python;
  • Опыт анализа больших массивов данных.

Будет преимуществом

  • Опыт построения поведенческих моделей;
  • Опыт разработки моделей прогнозирования денежных потоков;
  • Знания математической статистики и эконометрики;
  • Опыт разработки аналитических инструментов на Python;
  • Понимание принципов трансфертного ценообразования (FTP) и управления балансом.

Условия

  • Работу в офисе ОКО2. График работы — гибридный
  • Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании