Quantitative Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Количественный инженер в Global Risk Analytics Bank of America. Разработка масштабируемых аналитических решений и пайплайнов данных для управления рисками и капиталом, включая AI-решения.

Задачи

• Применять количественные методы для разработки решений под требования бизнеса, риск-менеджмента и регуляторов
• Разбираться в финансовых данных: схемах, потоках, объёмах, проблемах и контролях данных
• Строить производительные пайплайны для больших данных
• Разрабатывать качественный код для модельных и тестовых процессов с соблюдением принципов SDLC
• Взаимодействовать со стейкхолдерами для понимания процессов моделирования и тестирования
• Проектировать, документировать и разворачивать масштабируемые аналитические решения
• Реализовывать governance, безопасность, наблюдаемость и аудит AI-решений
• Анализировать данные и выявлять тренды, оценивать риски, улучшать архитектуру данных

Требования

• Bachelor’s degree или выше в математике, computer science, статистике, инженерии, operations research, data science или смежных областях
• Не менее 2 лет релевантного опыта в software engineering в Quantitative Finance или других отраслях
• Профессиональное владение Python и лучшими практиками разработки (SDLC, тестирование, паттерны проектирования, оптимизация производительности)
• Опыт разработки AI-решений с использованием LLM-платформ, agent frameworks, RAG и MCP
• Сильный опыт работы со структурированными и неструктурированными данными, SQL, API и базами данных
• Знание банковских процессов, принципов риск-менеджмента и регуляторных требований
• Аналитическое мышление и навыки решения сложных задач
• Навыки коммуникации и управления стейкхолдерами

Условия

• Офисный формат работы с гибкостью в зависимости от роли и бизнес-задач
• Годовая зарплата $90,000 – $155,500 в зависимости от опыта, образования и навыков
• Право на участие в годовой дискреционной премиальной программе
• Пакет льгот, оплачиваемый отпуск и ресурсы поддержки сотрудников
• 1-я смена, 40 часов в неделю

Навыки

• Python
• SQL
• APIs
• Databases
• Big Data
• Data Modeling
• LLM
• RAG
• MCP
• Agent Frameworks
• SDLC
• Testing Frameworks
• Design Patterns
• Risk Modeling
• Test Engineering