Credit Risk Models Specialist

Intesa Sanpaolo

Torino

In loco

EUR 34.000 - 42.000

Tempo pieno

6 giorni fa
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Vantaggi offerti da questo lavoro

Lavoro flessibile
Settimana corta 4x9
Corporate Academy
Welfare aziendale
Copertura sanitaria
Previdenza complementare

Descrizione del lavoro

Intesa Sanpaolo, nel ruolo di Credit Risk Management a Torino, progetta e sviluppa modelli LGD ed EAD per supportare processi regolamentari e gestionali. Lavorerai su analisi quantitative avanzate e su tecniche di AI in collaborazione con funzioni interne.

Si richiede laurea magistrale in discipline quantitative, conoscenza di Python, SAS e SQL, nonché esperienza in contesti bancari. Verrà valutata la conoscenza del framework normativo e la padronanza dell’inglese.

Competenze

  • Laurea magistrale in matematica, statistica, fisica, ingegneria o economia quantitativa.
  • Conoscenza di Python, SAS e SQL per modellizzazione e analisi.
  • Conoscenza del framework normativo sui modelli di rischio di credito.
  • Esperienza in banche/assicurazioni per 3–5 anni.

Mansioni

  • Progettare, sviluppare e mantenere modelli di rischio di credito LGD ed EAD.
  • Condurre analisi quantitative e statistiche avanzate, incluse tecniche di Machine Learning.
  • Gestire basi dati e migliorare data governance.
  • Supportare iniziative di AI e Generative AI.
  • Predisporre documentazione metodologica e tecnica.
  • Interagire con funzioni interne e Organi di Vigilanza.

Conoscenze

Advanced Analytics
Machine Learning
Analisi statistica
Analisi quantitativa
Data governance

Formazione

Laurea Magistrale in Matematica, Statistica, Fisica, Ingegneria, Economia quantitativa

Strumenti

Python
SAS
SQL

Descrizione del lavoro

Entrerai a far parte della Direzione Credit Risk Management, all'interno del gruppo specializzato nello sviluppo dei modelli LGD ed EAD, contribuendo all'evoluzione delle metodologie di misurazione utilizzate a supporto dei processi strategici, gestionali e regolamentari della Banca. Avrai l'opportunità di lavorare su tematiche quantitative avanzate, collaborando con diverse funzioni aziendali e confrontandosi con le evoluzioni normative, metodologiche e tecnologiche del settore.

Quali saranno le tue attività
  • Progettare, sviluppare e manutenere modelli di rischio di credito (LGD ed EAD) in conformità alla normativa, sia in ambito regolamentare che gestionale
  • Condurre analisi quantitative e statistiche finalizzate alla misurazione, valutazione e gestione del rischio di credito, anche attraverso tecniche di Advanced Analytics e Machine Learning
  • Gestire ed elaborare le basi dati utilizzate nei processi di sviluppo modelli, contribuendo nel continuo al miglioramento dei processi di data governance.
  • Partecipare a iniziative innovative basate su Artificial Intelligence e Generative AI
  • Supportare l'implementazione delle metodologie attraverso strumenti e linguaggi di programmazione
  • Predisporre documentazione metodologica e tecnica a supporto dei processi interni e delle verifiche condotte da parte degli Organi di Vigilanza.
  • Interagire con diverse funzioni aziendali interne, in particolare con le Funzioni di Controllo, e con Organi di Vigilanza
Chi stiamo cercando

Se hai le seguenti caratteristiche, ti stiamo aspettando:

  • Laurea Magistrale in Matematica, Statistica, Fisica, Ingegneria, Economia quantitativa
  • Conoscenza dei modelli di rischio di credito, con particolare riferimento ai parametri LGD ed EAD
  • Conoscenza del framework normativo applicabile ai modelli di rischio di credito e ai sistemi di rating interni
  • Conoscenza dei processi del credito e delle metodologie di misurazione e monitoraggio del rischio di credito
  • Competenze nell'analisi statistica e quantitativa applicata a basi dati complesse
  • Conoscenza di Python, SAS, SQL per attività di modellizzazione, analisi ed elaborazione dei dati
  • Capacità di predisporre documentazione metodologica e tecnica relativa ai modelli
  • Conoscenza della lingua inglese almeno a livello B2 secondo il CEFR

Preferenziale la conoscenza di tecniche di Machine Learning, strumenti di Data Analytics e Business Intelligence e aver maturato un'esperienza professionale internazionale in contesi multinazionali.

Si richiede, infine, un'esperienza pregressa in banche, assicurazioni, società di consulenza per almeno 3-5 anni. La posizione è ricercata su Milano/Torino.

Cosa ti offriamo
  • Retribuzione annua lorda a partire da 38.000€
  • Il Gruppo prevede una componente variabile della remunerazione così come disciplinata dalle Politiche di Remunerazione consultabili sul sito di Gruppo
  • Elementi complementari disciplinati dal Contratto Collettivo Nazionale del Credito e accordi aziendali di secondo livello
  • Iniziative di sviluppo professionale a supporto della crescita delle nostre persone
  • Ampia offerta formativa tramite la Corporate Academy dedicata allo sviluppo continuo delle competenze professionali, manageriali e trasversali a tutti i livelli
  • Possibilità di aderire al lavoro flessibile e alla settimana corta 4x9
  • Sistema moderno e integrato di welfare aziendale (link)
  • Copertura sanitaria e previdenza complementare a decorrere dall’assunzione
  • Vantaggi sui prodotti e servizi bancari del Gruppo
Chi siamo

Siamo leader in Italia e uno dei principali gruppi bancari in Europa. Unisciti a noi e fai parte della nostra storia di successo! Con oltre 20 milioni di clienti in Italia e all'estero siamo un vero e proprio motore di crescita sostenibile con un forte impegno per l'ambiente e un impatto tangibile sulla società.

Le persone sono al centro, ce ne prendiamo cura impegnandoci nel creare una cultura inclusiva all'interno del Gruppo in cui tutti si sentano protagonisti e valorizzati.

Unisciti alla nostra realtà internazionale. Il futuro non si aspetta, si sceglie!

#sharingfuture
Garantiamo un ambiente inclusivo e di pari opportunità. Considereremo tutte le candidature a prescindere da razza, religione, orientamento sessuale, identità di genere, stato civile, età, disabilità o qualsiasi altra categoria protetta nel rispetto dei D.lgs. 198/2006, 215/03 e 216/03.
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