Specialista Modelli IRRBB e Liquidità

13 ago - Milano
LHH

Per azienda cliente, primario Gruppo bancario italiano, siamo attualmente alla ricerca di una figura di Specialista Modelli IRRBB e Liquidità.
Responsibilities
- Sviluppo e manutenzione di metodologie, modelli e metriche di misurazione del rischio di tasso (IRRBB).
- Manutenzione ed estensione di librerie di modelli comportamentali (Poste a Vista, Prepayment, Credit Lines, etc) in Python/SAS/Matlab, con finalità di utilizzo in ambito rischio di tasso (IRRBB) e liquidità.
- Supporto alla misurazione, monitoraggio e reporting del rischio di tasso (IRRBB), sia in ottica attuale che prospettica.
- Supporto ai processi RAF e ILAAP/ICAAP.
- Supporto alla Finanza di Gruppo nella definizione di strategie di rischio tasso (IRRBB).
- Predisposizione di analisi e reporting richiesti dalle Autorità di Vigilanza.
- Partecipazione a progetti di sviluppo e gestione di richieste ad-hoc (funzioni interne/esterne/Vigilanza).

Your Profile
- Esperienza di 3-5 anni in ruolo analogo in ambito rischio di tasso (IRRBB),



preferibilmente maturata in contesti bancari vigilati da BCE o in società di consulenza specializzate in financial services con esposizione a banche vigilate da BCE.
- Laurea specialistica in materie economiche/finanziarie con indirizzi quantitativi (Matematica, Statistica, Econometria, Fisica, Economia, Ingegneria Matematica), preferibilmente con Master o specializzazione in Finanza Quantitativa ai fini dell'attività di sviluppo modelli.
- Preferibile esperienza in analisi dei dati e implementazione e stima modelli econometrici e statistici.
- Buona conoscenza di alcuni dei principali linguaggi di programmazione ed analisi (PYTHON, SAS, MATLAB, SQL, ORACLE, VBA, R) e, preferibilmente, della suite ERMAS.

Inquadramento: 3A 4L - QD1
RAL 35k-50k euro + 2-5k euro premio + benefits
«I candidati, nel rispetto del D.lgs. 198/2006, D.lgs. 215/2003 e D.lgs. 216/2003, sono invitati a leggere l’informativa sulla privacy consultabile sotto il form di richiesta dati della pagina di can

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