Младший специалист в Управление моделирования КИБ и СМБ, ВТБ РОСТ

— Расчёт Экономического Капитала под кредитный риск и риск собственной недвижимости Банка и Группы, его сальдированием с валютным, процентным и торговым рисками для высвобождения финансовых ресурсов под корпоративное кредитование;
Построение зависимостей PD и матриц миграции от макроэкономической конъюнктуры, с использованием в расчётах макро-прогнозов;
— Моделирование прогноза распределения потерь по кредитному портфелю с учётом надбавки за гранулярность (GA) в целях как надзорного стресс-тестирования для Банка РФ, так и мультисценарного анализа для топ-менеджмента ВТБ;
— Применением методов обучения с подкреплением для задач оптимального выбора скор-отсечки в кредитовании КИБ и СМБ с целью повышения P&L Банка;
— Моделированием котируемых курсов для валютных дилеров ВТБ;

Примеры исследовательских задач:
— Метод перевала (SPA) для аппроксимации плотности распределения кредитного портфеля с большим количество заёмщиков
— Построение Монте-Карло генератора набора макроэкономических переменных
— Теория экстремальных значений
— Теория больших случайных матриц (RMT) и её приложения для оценки валютного риска
— Аппроксимационные оценки для матричных регрессий на макроданные
— Исследование концентрации многомерного гауссовского распределения на сфере, генерация новых идеи по ускорению методов Монте-Карло
— Улучшение текущих и развитие новых методов по всему спектру имеющихся задач от анализа временных рядов до RL-оптимизаторов.
— Неравенства концентрации для эмпирических корреляционных матриц

— Хорошие знания в области теории вероятностей и математической статистики
— Владение Python
— Будет являться преимуществом: опыт работы с алгоритмами обучения с подкреплением (RL), опыт работы в области кредитного риск-моделирования в Банке или консалтинговой компании; знание части нормативной базы Банка России в области кредитных