SGS_RM

Mô tả công việc
Thẩm định mô hình rủi ro tín dụng

• Thẩm định các mô hình rủi ro tín dụng (PD, LGD, EAD, Prepayment) với vai trò là đơn vị thẩm định độc lập, dựa trên:
• Phương pháp định tính: thiết kế mô hình, phương pháp luận, mức độ phù hợp của mô hình với thực tế hoạt động kinh doanh của Ngân hàng…
• Phương pháp định lượng: độ ổn định, khả năng phân biệt, độ chính xác của mô hình.
• Đánh giá mức độ tuân thủ của mô hình với các chuẩn mực quốc tế như Basel II (FIRB, AIRB), IFRS 9.
• Thẩm định các mô hình kinh doanh (Mô hình phê duyệt tín dụng – Application Model, Mô hình lợi nhuận – Profit Model, Mô hình rời bỏ – Attrition Model…) trong toàn bộ vòng đời mô hình: trước triển khai, giám sát định kỳ, và hậu kiểm/thẩm định lại.
• Xác định các nguyên nhân, yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả mô hình (nếu có) và đề xuất các khuyến nghị phù hợp nhằm khắc phục vấn đề.

Nghiên cứu & phát triển

• Phát triển các mô hình mới nhằm so sánh, kiểm chứng và thách thức các mô hình hiện hành.
• Nghiên cứu, cập nhật các kỹ thuật tiên tiến trong phát triển mô hình (Machine Learning, AI…) để ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng.
• Xây dựng và tài liệu hóa phương pháp luận phát triển mô hình.
• Thiết kế Datamart, quy trình và công cụ phục vụ cho việc phát triển và thẩm định mô hình.
• Nghiên cứu mở rộng phạm vi thẩm định mô hình sang các lĩnh vực khác như Rủi ro thị trường, Rủi ro thanh khoản…

Yêu cầu công việc

Trình độ chuyên môn

• Tốt nghiệp Đại học trở lên.
• Nền tảng kiến thức vững chắc về Toán học, Tài chính định lượng, Ngân hàng.
• Có kiến thức về Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu là một lợi thế.
• Có khả năng nghiên cứu các phương pháp phát triển mô hình mới.
• Tốt nghiệp Đại học hoặc Thạc sĩ các chuyên ngành liên quan tại các quốc gia phát triển là một lợi thế.
• Đạt giải thưởng quốc gia hoặc quốc tế về khoa học tự nhiên, phát triển mô hình hoặc khai phá dữ liệu là một lợi thế.
• Có các chứng chỉ quốc tế uy tín về phân tích tài chính, quản trị rủi ro, phân tích dữ liệu/khoa học dữ liệu như FRM, CFA, CPA… là một lợi thế.

Kinh nghiệm

• Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng – tài chính, quản trị rủi ro, phát triển mô hình rủi ro tín dụng, phân tích danh mục tín dụng, khoa học dữ liệu.

Năng lực

• Tư duy logic tốt.
• Khả năng tự học, kỹ năng nghiên cứu tốt.
• Khả năng tổng hợp và phân tích.
• Có thể giao tiếp và làm việc bằng tiếng Anh.
• Có khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.
• Tinh thần trách nhiệm cao trong công việc.
• Cẩn thận, tỉ mỉ.

Kỹ năng

• Sử dụng thành thạo Microsoft Office
• Ưu tiên ứng viên có khả năng sử dụng các công cụ lập trình/phân tích như VBA, SQL, SAS, Python, R hoặc các phần mềm thống kê khác.
• Kỹ năng giao tiếp tốt.