L'analyste principal(e) en risque quantitatif chez RBC Marchés des Capitaux LLC à New York est responsable d'appliquer ses compétences quantitatives et de programmation pour rechercher, développer, tester et implémenter des modèles de tarification, de défaut et de perte pour les produits titrisés et le crédit structuré. Ce rôle implique la construction et la maintenance de modèles de remboursement anticipé et de défaut hypothécaire, le développement d'outils analytiques pour le front office, et la collaboration avec diverses équipes dans un environnement de salle des marchés. Les responsabilités incluent également l'analyse de données, la simulation, la prévision à l'aide de techniques statistiques et d'apprentissage automatique, et l'implémentation de bibliothèques de modèles haute performance avec C++, Python et R. L'analyste intégrera également les modèles de remboursement anticipé dans le système PolyPaths et maintiendra les bases de données de titres adossés à des créances hypothécaires.
Rechercher, développer, tester et implémenter des modèles de tarification, de défaut et de perte pour les produits titrisés et le crédit structuré.,Construire et maintenir des modèles de remboursement anticipé et de défaut hypothécaire pour les agences et les non-agences.,Développer des outils analytiques pour le front office pour le trading et le risque.,Travailler dans un environnement de salle des marchés dynamique, en collaborant efficacement avec les traders, les gestionnaires de risques, l'informatique et d'autres fonctions pour soutenir les activités de trading.,Identifier de manière proactive les déficiences en matière de risque opérationnel/contrôle dans l'entreprise.,Examiner et se conformer aux politiques de la Firme applicables aux activités commerciales de CFG.,Signaler en temps opportun les événements de perte liés au risque opérationnel, les déficiences de contrôle et les risques identifiés à votre supérieur hiérarchique et aux fonctions de contrôle pertinentes.,Effectuer l'analyse de données, la simulation et la prévision à l'aide de techniques statistiques et d'apprentissage automatique.,Tirer parti des principes de la programmation orientée objet (POO), en utilisant les langages de programmation C++, Python et R pour implémenter des bibliothèques de modèles haute performance.,Intégrer les modèles de remboursement anticipé dans le système PolyPaths avec l'API Intex.,Construire et maintenir des bases de données pour assurer la persistance et la disponibilité des données de titres adossés à des créances hypothécaires.
Maîtrise ou équivalent étranger en ingénierie financière, finance quantitative ou un domaine connexe.
Maîtrise
40 heures/semaine
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