HO - Chuyên viên cao cấp Chính sách sản phẩm - Khối Quản trị rủi ro

Địa điểm

Hà Nội

  • Lương

    Cạnh tranh

  • Kinh nghiệm

    3 - 5 Năm

  • Cấp bậc

    Nhân viên

  • Hết hạn nộp

    29/11/2020

Phúc lợi

  • Chế độ bảo hiểm
  • Du Lịch
  • Chế độ thưởng
  • Chăm sóc sức khỏe
  • Đào tạo
  • Tăng lương

Mô tả Công việc

  • Chịu trách nhiệm một phần hoặc toàn bộ việc thiết lập và tự động hóa mô hình xếp hạng trên hệ thống đảm bảo tính bảo mật thông tin, tính chính xác và khách quan cho việc xếp hạng khách hàng.
  • Xây dựng các công cụ tính toán tự động nhằm đánh giá khả năng lỗ kỳ vọng (Expected Loss) của danh mục.
  • Tự động và tham số hóa các tiêu chí sản phẩm, chính sách, nguyên tắc quản trị rủi ro nhằm đảm bảo việc vận hành được thống nhất, tăng tính tự động, khách quan và bảo mật trong việc áp dụng
  • Xây dựng mô hình, tính toán dự báo tỷ lệ nợ quá hạn, dự phòng rủi ro cho toàn danh mục
  • Đầu mối tham gia thực hiện hệ thống hóa và làm giàu cơ sở dữ liệu, chuẩn hóa thông tin, đảm bảo độ chính xác thông tin phục vụ việc các triển khai các mô hình xếp hạng, đánh giá khách hàng
  • Ghi nhận, đánh giá, cập nhật và sửa đổi những phát sinh, bất cập và những ảnh hưởng trong quá trình áp dụng mô hình, công cụ, hệ thống định lượng rủi ro
  • Nghiên cứu và đề xuất các giải pháp chỉnh sửa / nâng cấp / phát triển mô hình, công cụ và hệ thống định lượng rủi ro
  • Tham gia kiểm thử và backtest khi có thay đổi thiết lập trên hệ thống
  • Lên kế hoạch và tổ chức thực hiện công tác chuyên môn và báo cáo nhiệm vụ được giao cho lãnh đạo

Yêu Cầu Công Việc

  1. Năng lực Kiến thức, Kinh nghiệm
  • Bằng cấp: Tốt nghiệp Cao đẳng/Đại học trở lên hoặc bằng cấp tương đương chuyên ngành liên quan đến số liệu như toán ứng dụng, thống kê, kinh tế lượng, tài chính ngân hàng, quản lý thông tin, nghiên cứu vận hành…
  • Kinh nghiệm: Trên 1 năm kinh nghiệm liên quan đến mô hình rủi ro tín dụng, phân tích định lượng…
  • Ngoại ngữ: Toeic trên 400
  • Am hiểu sản phẩm, dịch vụ, chính sách của đơn vị: Hiểu biết về sản phẩm, dịch vụ tài chính tiêu dùng
  1. Năng lực, kỹ năng chuyên môn
  • Nắm vững phương pháp luận và các bước xây dựng mô hình, kiến thức chuyên môn về mô hình PD, EAD, LGD
  • Có kiến thức chuyên sâu trong việc sử dụng và ứng dụng phân tích hồi quy
  • Có kinh nghiệm trong việc sử dụng các công cụ, phần mềm thống kê xây dựng mô hình (R, SAS, Python, Statistica, SPSS, MATLAB…), setup rule (Decision Engine), Machine Learning (AI)

Thông tin khác

  • Độ tuổi: Không giới hạn tuổi

Các công việc tương tự

Feedback