Risk Methodology Senior Specialist (f/m/x)
Job Description: English version below Team/Bereich Die Abteilung Risk trägt die grundlegende Verantwortung für den Schutz der Bank. Mit der gruppenweiten Verantwortung für das Management und die Kontrolle von Kredit-, Markt-, Betriebs- und Reputationsrisiken haben wir einen einzigartigen Blickwinkel, der uns eine ganzheitliche Sicht auf unsere Geschäfte und unsere Kund Innen ermöglicht. Nahezu 4,000 Mitarbeiter Innen arbeiten gemeinsam an unserem Ziel, eine branchenführende Risikomanagement-Organisation zu sein. Die Abteilung Risk Methodology (RM) ist maßgeblich an der Entwicklung und Verwaltung der Risikobewertungsmethoden der Deutschen Bank beteiligt und stellt den Risikomanager*Innen damit zweckmäßige Instrumente für die Zuweisung von Ressourcen, die Steuerung der Risikobereitschaft und das Treffen fundierter Kreditentscheidungen zur Verfügung. Darüber hinaus stellt die Abteilung Risk Methodology sicher, dass alle innerhalb des Bereichs entwickelten Modelle die Anforderungen an die Berechnung des regulatorischen und ökonomischen Kapitals erfüllen. Innerhalb von RM ist das LGD/CCF Methodology Team in erster Linie für die Kalibrierung von Loss-Given-Default (LGD)- und Credit Conversion Factor (CCF)-Parametern für alle Kreditportfolios der Deutsche Bank-Gruppe verantwortlich. Sie werden in einem Umfeld arbeiten, das eine offene Kommunikation fördert, eine ausgereifte Feedback-Kultur bietet und den Mitarbeiter*Innen eine breite Palette von Möglichkeiten bietet, die Anforderungen des Arbeitsplatzes mit Ihren persönlichen und familiären Bedürfnissen in Einklang zu bringen. Aufgabenbeschreibung
- Entwicklung, Kalibrierung und Instandhaltung von Rating-Modellen für Kreditrisikoparameter sowohl für Retail- als auch Wholesale-Portfolios der Deutschen Bank.
- Umsetzung der EBA-Anforderungen und anderer bestehender und kommender Vorschriften zur Modellierung von IRB-A-Kreditrisikoparametern (CRR, EBA GL zu PD/LGD, EZB-Leitfaden zu internen Modellen, Basel III/IV, etc.)
- Klärung aufsichtsrechtlicher und interner Findings im Zusammenhang mit der Methodik von Kreditrisikoparametern oder entsprechenden Modellen.
- Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen zum Zwecke der Modellentwicklung oder damit verbundener statistischer Analysen.
- Eingehende Analyse der zugrunde liegenden Daten, Identifizierung von Datenmängeln und deren Behebung.
- Umfassende Daten- und Statistikanalysen zur Quantifizierung des Kreditrisikos und zur Entscheidungsfindung.
- Hochschulabschluss (Master, Diplom oder Promotion) in einer quantitativen Disziplin (z. B. Finanzmathematik/Statistik/Ökonometrie) mit Schwerpunkt auf Umsetzung von erworbenen Kenntnissen in die Praxis.
- Praktische Kenntnisse in der Modellierung von Kreditrisikoparametern (PD, LGD, CCF).
- Ausgeprägte IT-/Datenmanagement-Kenntnisse und langjährige Erfahrung mit gängigen Statistikprogrammiersprachen (SAS, Python) mit der Fähigkeit zur Verarbeitung und Strukturierung großer Mengen an Informationen.
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, Probleme effizient zu lösen und dabei unabhängig und proaktiv zu handeln als auch als Teil eines großen Teams.
- Effizientes und professionelles Arbeiten unter engen Zeitvorgaben, Bereitstellen von strukturierten Ergebnissen in kürzester Zeit und/oder unter stressigen Umständen.
- Ausgezeichneter schriftlicher und mündlicher Ausdruck in Englisch.
- Emotional ausgeglichen
- Körperlich fit
- Sozial vernetzt
- Finanziell abgesichert
- Development, calibration and maintenance of rating methodologies for the credit risk parameters for both retail and wholesale portfolios of the Deutsche Bank.
- Implementation of EBA requirements and other existing and upcoming regulations to modelling of IRB-A credit risk parameters (CRR, EBA GL to PD/LGD, ECB guide to internal models, Basel III/IV, etc.).
- Resolution of regulatory and internal findings related to the methodology of credit risk parameters or related models.
- Efficient processing of large datasets for the purpose of model development or related statistical analyses.
- In-depth analysis of the underlying data, identification of data deficiencies and addressing them.
- Extensive data and statistical analyses for quantifying credit risk and decision-making.
- Relevant university degree (Master or/and PhD) in a quantitative discipline (e.g. Mathematical Finance/ Statistics/ Econometrics) with focus on application of theoretical knowledge into practice.
- Practical knowledge of the modeling of credit risk parameters (PD, LGD, CCF).
- Strong IT / data management skills and advanced experience with relevant statistical software packages (SAS, Python) with ability to process and structure large amount of data.
- Strong analytical skills and ability to solve problems efficiently in a self-reliant independent manner as well as a part of a large team.
- Ability to work efficiently and professionally under tight timelines, provide structured results on a short notice or/and under stressful circumstances.
- Excellent written and verbal skills in English.
- Emotionally and mentally balanced
- Physically thriving
- Socially connected
- Financially secure
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