Quantitative Analyst

Quantitative Analyst

Pavia Full-Time 72000 - 88000 € / anno (stimato) Smart working non possibile
B

In sintesi

  • Mansioni: Sviluppa modelli quantitativi e analizza impatti sui margini con Python.
  • Azienda: Azienda innovativa che valorizza etica e qualità nel lavoro.
  • Benefit: Integrazione lavoro-vita, assicurazione sanitaria, welfare e supporto genitoriale.
  • Altre informazioni: Ambiente stimolante con focus su precisione e rigore metodologico.
  • Perché questo lavoro: Crescita in un ambiente dinamico con opportunità di innovazione e apprendimento.
  • Qualifiche: Esperienza in analisi quantitativa e padronanza di Python.

La retribuzione prevista è compresa tra 72000 - 88000 € per anno.

Overview

In questa posizione, entra nel team per sviluppare modelli quantitativi e verificare la correttezza metodologica dei margini.

Lavorerai concretamente su replica Python di modelli Va R in produzione e su analisi di anomalie e impatti sui margini.

Potrai costruire prototipi flessibili e supportare migrazioni dati su larga scala, mantenendo il controllo di versione del codice.

Collaborerai con funzioni di Risk e Modelli Interni per produrre validazioni e report tecnici in contesti regolamentati.

Un’opportunità di crescita in un contesto dinamico che valorizza innovazione, qualità e etica professionale.

  • Retribuzione / Benefits
  • work-life integration
  • assicurazione sanitaria
  • check-up agevolati
  • piano welfare integrativo
  • ticket restaurant
  • congedo parentale e supporto genitoriale
  • Responsabilità
  • Sviluppo replica Python di modelli Va R in produzione e ottimizzazione delle prestazioni
  • Approfondire e documentare dettagli metodologici; individuare disallineamenti con i modelli produttivi
  • Effettuare root-cause analysis e valutare impatti sui margini
  • Costruire prototipi di modelli flessibili e supportare migrazioni dati su larga scala; gestire Git
  • Produzione report di Internal Model Validation; supporto in input data analysis e verifica soundness metodologica
  • Descrivere e quantificare errori in produzione; eseguire e documentare Stress Test, Back Test e Sensitivity Test
  • Autonomia nel lavoro e capacità di comunicare risultati tecnici a interlocutori istituzionali
  • Requisiti fondamentali
  • Da 3 a 6 anni di esperienza nel ruolo
  • Master in Ingegneria Matematica, Matematica, Fisica, Finanza Quantitativa, Statistica o discipline affini
  • Padronanza di Python per contesti numerici/quantitativi
  • Conoscenza dei fondamenti di finanza quantitativa e risk management (Va R, pricing di strumenti su Power/Energy/Commodities)
  • Mentalità analitica, precisione e rigore metodologico
  • Basi di Machine Learning ed AI
  • Esperienza con SQL e gestione/qualità del dato (plus)
  • Familiarità con Git e pratiche di software engineering (plus)
  • Esperienza in model validation o contesti regolamentati (plus)
  • Buona conoscenza dell'inglese (soft)
  • Autonomia e flessibilità
  • Capacità di documentare e comunicare risultati tecnici complessi
  • Affidabilità, organizzazione e attenzione al dettaglio
  • Python per calcolo numerico e sviluppo modelli
  • Conoscenza di Va R e pricing su asset class affini
  • Machine Learning di base

Quantitative Analyst datore di lavoro: Business Integration Partners

Lavorare come Cloud & Martech Data Architect in questa azienda significa entrare a far parte di un team globale dedicato all'innovazione tecnologica e alla trasformazione digitale. Offriamo un ambiente di lavoro flessibile, opportunità di formazione continua e un forte supporto per l'equilibrio vita-lavoro, il tutto in un contesto stimolante che promuove la crescita professionale e la collaborazione tra diverse funzioni. Unisciti a noi per contribuire a progetti significativi e innovativi nel campo del Martech, mentre esplori le sinergie tra AI e soluzioni SaaS.

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Dettagli di contatto:

Team di recruiting di Business Integration Partners

Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Quantitative Analyst

Python per contesti numerici/quantitativi
Modelli VaR
Analisi di anomalie
Root Cause Analysis
Costruzione di prototipi
Migrazione dati su larga scala
Gestione Git