Senior Consultant Credit Risk (m/w/d)
04.05.2023
Deloitte
Düsseldorf, Hamburg, Hannover, Köln, München, Stuttgart, Frankfurt (Main), Berlin
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Aktualität: 04.05.2023
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04.05.2023, Deloitte
Düsseldorf, Hamburg, Hannover, Köln, München, Stuttgart, Frankfurt (Main), Berlin
Senior Consultant Credit Risk (m/w/d)
Du entwickelst und implementierst Kreditrisikomodelle (Rating-Modelle, Kreditrisikoportfoliomodelle, Frühwarnsysteme etc.) bspw. in SAS und Python
Du führst unabhängige Validierungen der Kreditrisikomodelle durch
Du beschäftigst dich mit aktuellen Themen wie Data Analytics (Identifikation/Generierung neuer Datenquellen, Machine Learning/KI, Text Mining etc.) im Kontext Kreditrisikomodellierung und Kreditprozesse
Du berätst Kunden in regulatorischen Fragestellungen und unterstützen bei der RWA Optimierung
Du arbeitest in einem agilen Projektansatz mit Kunden zusammen unter der Verwendung geeigneter Software (z. B. Jira, Confluence und Bitbucket)
Durch deinen Einsatz bei verschiedenen Mandanten und der Lösung anspruchsvoller Aufgaben baust du dein Fachwissen ungewöhnlich schnell aus und entwickelst dich intern wie extern zu einer gefragten Kontaktperson
Du unterstützt bei Akquise Tätigkeiten und der Erstellung von Angeboten
Du entwickelst deine eigenen Ideen, um die Kunden besser zu unterstützen. Deloitte fördert über das Innovation-Board neue Ideen und hilft bei der marktreifen Entwicklung von Produkten
Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium der (Wirtschafts-) Wissenschaften, (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, (Wirtschafts-) Mathematik oder eines vergleichbaren Studienganges
Zwei bis dreijährige Berufserfahrung in der Entwicklung von fortschrittlichen Ratingverfahren und Risikoparameterschätzung (PD, LGD, CCF), und zwar speziell für die Anwendung im Rahmen des Baseler Rahmenwerks (Basel II bis IV), der CRR / CRD IV oder IFRS 9
Fundierte Einblicke ins Bankwesen, entweder auf Basis von Praktika oder einer Bankausbildung, sowie Interesse an Themen wie Aufsichtsrecht, Risikomanagement, Statistik und quantitative Methoden wünschenswert
Erfahrungen mit folgenden Tools oder Techniken: Anwendung von statistischen Verfahren (z. B. logistische Regression) um Vorhersagemodelle auf Basis von strukturierten Daten zu schätzen Beherrschung einer Skript-/Programmiersprache (z.B. R, Python, SAS) sowie Erfahrung mit Datenbanksystemen (z.B. Oracle, MS SQL Server, MS Access) Anwendung von Machine Learning Modellen, um komplexe Daten zu modellieren
Anwendung von statistischen Verfahren (z. B. logistische Regression) um Vorhersagemodelle auf Basis von strukturierten Daten zu schätzen
Beherrschung einer Skript-/Programmiersprache (z.B. R, Python, SAS) sowie Erfahrung mit Datenbanksystemen (z.B. Oracle, MS SQL Server, MS Access)
Anwendung von Machine Learning Modellen, um komplexe Daten zu modellieren
Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Reisebereitschaft
Berufsfeld
Standorte