Experte für Kreditrisikoportfolios in ING Hubs Poland

Wir suchen Sie, wenn Sie:

• das Wholesale Bank Data Collection Team mit Einblicken unterstützen möchten über Daten und Kreditrisikomethoden,
• Würde gerne mit anderen Analysten aus der ganzen Welt zusammenarbeiten, um die Daten, IRB/IFRS9-Modelle und Portfoliospezifika zu verstehen,
• Möchte definieren wie der Datenprozessablauf für die Modellentwicklung / Modellüberwachung / Modellvalidierung aussehen sollte,
• Würde gerne an einem Projekt im Zusammenhang mit der Modellentwicklung und -wartung von Wholesale Banking Rating Systems beteiligt sein,
• Habe min. 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Finanzrisiko oder Kreditrisiko,
• Erfahrung mit IRB- und IFRS9-Methodik oder regulatorischen Anforderungen,
• Erfahrung in der Analyse interner und externer Vorschriften und Erstellung der funktionalen Dokumentation auf dieser Grundlage,
• Erfahrung in der Überwachung und Analyse der Wholesale-Banking-Portfolios haben,
• Fähigkeit zur Risikoidentifizierung, Kenntnisse der grundlegenden Aspekte/Konzepte des Kreditrisikos ( NPL, Nachsicht usw.),
• Erfahrung in der Arbeit mit SQL haben,
• Wie Probleme definieren, Schlüsselinformationen analysieren und Zusammenhänge herstellen, um geeignete Lösungen zu finden,
< li> Sind gut darin, Pläne zu erstellen, um Aufgaben, Prioritäten und Zeitpläne festzulegen und die Ressourcen zu identifizieren, die zum Erreichen von Zielen erforderlich sind.

Sie erhalten zusätzliche Punkte, wenn Sie:

• Sie verfügen über die Fähigkeit, Branchen-/Finanzanalysen durchzuführen und verfügen über Kenntnisse im Bereich Unternehmensfinanzierung.
• Sie verfügen über Kenntnisse über die Besonderheiten von Finanzinstrumenten (einschließlich Derivaten wie SWAP usw.)
• Haben in gearbeitet Ein agiles Umfeld und Sie wissen, wie Sie es zu einem echten Teil Ihrer Arbeit machen können.
• Sie haben Erfahrung in der Arbeit in einer Bank, einem Finanzinstitut oder einer anderen staatlich regulierten Institution.
• Sie haben Hände -on-Erfahrung in der SAS-Umgebung (vorzugsweise SAS Enterprise Guide),
• praktische Erfahrung in der 4GL-Programmierung,
• praktische Erfahrung in der Arbeit mit Analytical Base Tables (ABTs) .

Ihre Aufgaben:

• Koordination von Datenbereitstellungsprojekten über Portfolios der Wholesale Bank hinweg,
• Analyse der Modellentwicklung und Implementierungsdokumentation, Bereitstellung von Anforderungen für andere am Datenbereitstellungsprozess beteiligte Parteien,
• Sammeln von Portfoliowissen, einschließlich Zusammenarbeit mit Modellbesitzern und Modellentwicklung Teams,
• Stakeholder verwalten und alle Abhängigkeiten im Zusammenhang mit dem Datenaufbereitungsprozess ermitteln,
• Hauptansprechpartner für Datenbereitstellungsprojekte für Portfolios von Großbanken sein,
• Sein Ansprechpartner für Analysten, die Risikodaten liefern.

Informationen zum Kader:

Als Wholesale Bank Portfolio Analyst werden Sie das tun Sie sind in einem der Teams im Wholesale Bank Model Data Team für daten- und portfoliobezogene Themen verantwortlich. Der Risk Data Tribe ist für E2E-Datenlösungen für verschiedene IRB- und IFRS9-Projekte verantwortlich und deckt den gesamten Modelllebenszyklusbedarf ab. Der Hauptpunkt der Unterhaltung seinct für Datenbereitstellungsprojekte für Wholesale-Bank-Portfolios ermöglicht es Ihnen, tief in die Portfolio- und Modellspezifika verschiedener Ratingsysteme im Wholesale-Bank-Bereich einzutauchen. Sie arbeiten bei verschiedenen Regulierungsprojekten im Kreditrisikobereich eng mit Modellbesitzern und Modellentwicklungsteams zusammen.

Sie erwerben Kenntnisse über die Daten, die wir in der ING Group sammeln, analysieren diese und bereiten Prototypen neuer Datenstrukturen vor, die im weiteren Verlauf des Prozesses verwendet werden. Wir verfügen über Fachwissen zu Ratingsystemen, Portfolios von Großbanken und den Bedürfnissen der Stakeholder in verschiedenen Phasen des Modelllebenszyklus. Als Wholesale Bank Portfolio Analyst spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung hochwertiger Daten für andere Teilnehmer an Risikoprozessen (z. B. Kreditrisikomodellierer, Validierer und viele andere).