(Senior-) Quantitative Risk Manager - Risikomodellierung & Methodik (w/m/d)

MorgenFund GmbH; Frankfurt; Hybrid; EUR 85,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Betriebliche Altersvorsorge

Unfallversicherung

DeutschlandTicket

Sport- und Fitnessangebote

Flexible Arbeitszeiten

Arbeitsmodelle: onsite, hybrid oder Wü

Home-Office-Equipment

Moderne Büros

Job summary

MorgenFund GmbH in Frankfurt am Main sucht einen (Senior-) Quantitativen Risikomanager zur Weiterentwicklung von Risikomodellen für operationelle, Geschäfts- und strategische Risiken. Sie arbeiten an Häufigkeits- und Schadenshöhenmodellen, Monte-Carlo-Simulationen und VaR/ES-Berechnungen.

Sie bringen ein Masterstudium in einer quantitativen Fachrichtung mit, idealerweise 5+ Jahre Erfahrung in Risikomodellierung oder -validierung, hervorragende Python- und Excel-Kenntnisse sowie fließendes

Qualifications

• Abgeschlossenes Masterstudium in Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Quantitative Finance, Statistik, Ökonometrie oder vergleichbar.
• Mindestens 3 Jahre einschlägige Berufserfahrung, idealerweise 5+ Jahre in quantitativer Risikomodellierung, Modellentwicklung oder Modellvalidierung.
• Fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Parameterschätzung, Monte-Carlo-Simulation und Zeitreihenanalyse.
• Praktische Erfahrung mit Entwicklung oder Validierung von Risikomodellen einschließlich Backtesting.
• Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Excel.
• Fähigkeit, bestehende Modelle zu übernehmen und zielgerichtet weiterzuentwickeln.
• Erfahrung mit Modelldokumentation und Qualitätssicherung.
• Fähigkeit komplexe quantitative Sachverhalte verständlich zu erläutern.
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Responsibilities

• Betreuung, Kalibrierung und Weiterentwicklung der Modelle für operationelle Risiken sowie Geschäfts- und strategische Risiken.
• Weiterentwicklung und Pflege von Häufigkeits- und Schadenshöhemodellen, Monte-Carlo-Simulationen sowie VaR/Expected-Shortfall-Berechnungen.
• Durchführung von Backtesting, statistische Verteilungstests, Sensitivitätsanalysen und Stresstests; Bewertung von Modellannahmen, Parameterunsicherheit und Modellgrenzen.
• Weiterentwicklung von regressions- sowie zeitreihenbasierter Modelle zur Quantifizierung geschäftlicher und strategischer Risiken.
• Sicherstellung von methodisch konsistenter Einbindung historischer Schadensdaten, Risikoinventur und zukunftsgerichteter Experteneinschätzungen.
• Qualitätssicherung der Datengrundlagen und Automatisierung wiederkehrender Berechnungs- und Reportingprozesse.
• Erstellung und Aktualisierung von Modelldokumentation, Methodenbeschreibungen und nachvollziehbaren Nachweisen zu Modelländerungen.
• Unterstützung des GRCC-Reportings, insbesondere durch fachliche Prüfung und Plausibilisierung der Risikokennzahlen, Analysen und Kommentierungen im Vier-Augen-Prinzip.

Skills

Python

Risikomodellierung

Zeitreihenanalyse

Backtesting

Monte-Carlo-Simulation

Modellvalidierung

Excel

Education

Masterstudium in Mathematik/Wirtschaftsmathematik/Quantitative Finance/Statistik

Tools

Python

Excel

Job description

(Senior-) Quantitative Risk Manager - Risikomodellierung & Methodik (w/m/d) Stellenbeschreibung

We are hiring!

Stellenbezeichnung: (Senior-) Quantitative Risk Manager - Risikomodellierung & Methodik (w/m/d) | 721

Deutschland, Frankfurt a.M., Vollzeit

In Dir steckt so viel Potenzial

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MorgenFund - Die Drehscheibe für Investment-Lösungen

Als Wertpapierinstitut mit Hauptsitz in Deutschland und Zweigniederlassung in Luxemburg vereinen wirfachliche Expertise und persönliche Nähe mit intelligenter Technologie. Wir sind ein Team ausunterschiedlichsten Kolleginnen und Kollegen. Mit dem Wunsch, bei MorgenFund das Investieren in Fondswirklich weiterzudenken. Für alle zugänglicher zu machen. Daran arbeiten wir gemeinsam – Tag für Tag!

Wir fragen Dich nicht, wo Du in 5 Jahren stehen möchtest, sondern was wir gemeinsam erreichen können.

Deine Aufgaben

• Betreuung, Kalibrierung und Weiterentwicklung der Modelle für operationelle Risiken sowie Geschäfts- und strategische Risiken

• Weiterentwicklung und Pflege von Häufigkeits- und Schadenshöhemodellen, Monte-Carlo Simulationen sowie VaR/Expected-Shortfall-Berechnungen

• Durchführung von Backtesting, statistische Verteilungstests, Sensitivitätsanalysen und Stresstests; Bewertung von Modellannahmen, Parameterunsicherheit und Modellgrenzen

• Weiterentwicklung von regressions- sowie zeitreihenbasierter Modelle zur Quantifizierung geschäftlicher und strategischer Risiken

• Sicherstellung von methodisch konsistenter Einbindung historischer Schadensdaten, Risikoinventur und zukunftsgerichteter Experteneinschätzungen

• Qualitätssicherung der Datengrundlagen und Automatisierung wiederkehrender Berechnungs- und Reportingprozesse

• Erstellung und Aktualisierung von Modelldokumentation, Methodenbeschreibungen und nachvollziehbaren Nachweisen zu Modelländerungen

• Unterstützung des GRCC-Reportings, insbesondere durch die fachliche Prüfung und Plausibilisierung der Risikokennzahlen, Analysen und Kommentierungen im Rahmen des Vier-Augen-Prinzips

Dein fachliches und persönliches Profil

• Abgeschlossenes Masterstudium in Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Quantitative Finance, Statistik, Ökonometrie oder einer vergleichbaren quantitativ ausgerechteten Fachrichtung

• Mindestens 3 Jahre einschlägige Berufserfahrung, idealerweise 5 oder mehr Jahre in quantitativer Risikomodellierung, Modellentwicklung oder Modellvalidierung bei einem Finanzdienstleister oder einer spezialisierten Beratung

• Fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Parameterschätzung, Monte-Carlo-Simulation und Zeitreihenanalyse

• Praktische Erfahrung mit der Entwicklung oder Validierung von Risikomodellen einschließlich Backtesting

• Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Excel

• Fähigkeit, bestehende Modelle zu übernehmen und zielgerichtet weiterzuentwickeln

• Erfahrung mit Modelldokumentation und Qualitätssicherung

• Fähigkeit komplexe quantitative Sachverhalte verständlich zu erläutern

• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Stell Dir vor, Du wärst schon bei uns

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