- Senior
- Bureau à Zurich
En tant que banque centrale indépendante, la Banque nationale suisse (BNS) conduit la politique monétaire dans l’intérêt général du pays. Elle assure la stabilité des prix et fixe ainsi le cadre nécessaire au bon développement de l’économie.
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Économiste senior / Data Scientist (80% - 100%)
L'unité d'organisation Stress tests et science des données de la division Stabilité financière est chargée d'élaborer, de réaliser et d'analyser des stress tests descendants pour évaluer la résilience du système financier suisse. Équipe organisée de manière agile, nous concevons, évaluons et développons de nouvelles méthodes et de nouveaux instruments basés sur des données - dont certaines sont volumineuses ou non structurées - pour identifier précocement et analyser les risques relatifs à la stabilité financière. Votre lieu de travail est situé au centre de Zurich ou de Berne.
Votre contribution
- Conception et développement de méthodologies relatives aux stress tests (notamment modélisation, calibrage, implémentation et monitorage du modèle, backtesting) et réalisation de stress tests réguliers et de leur analyse
- Exécution d’analyses empiriques ou basées sur des modèles pour le monitorage de la stabilité financière, en utilisant d’éventuelles méthodes et technologies nouvelles liées à la science des données; rédaction de bases décisionnelles et présentation éventuelle des résultats dans des comités
- Direction ou participation à des projets de modélisation, d’analyse et d’infrastructure; responsabilité des produits en découlant, y compris la garantie de l’intégrité et de la disponibilité des produits présentant une criticité élevée
Vos connaissances et expériences
- Master ou doctorat à orientation quantitative (p. ex. économie, finance quantitative, statistiques, mathématiques)
- Plusieurs années d’expérience pratique dans la modélisation quantitative et la mise en œuvre d’approches quantitatives, notamment en utilisant des technologies modernes de science des données ou de big data, des connaissances dans la modélisation des risques de crédit constituant un atout
- Parfaite compréhension du système financier, des interactions économiques et des facteurs d’influence; solides compétences dans le travail d’analyse avec des méthodes économétriques et statistiques ou le machine learning
- Très bonnes connaissances en programmation, maîtrise des outils et pratiques DevOps courants (p. ex. Git, plateformes CI/CD), de l’expérience avec les dispositifs courants de machine learning (p. ex. Torch, Tensorflow, scikit-learn) constituant un atout
- Grand sens de la coopération et esprit d’équipe; grande aisance en français ou en allemand ainsi qu’en anglais, à l’écrit comme à l’oral
Notre offre:
Nous vous offrons une activité variée et riche en défis dans un environnement collégial, au sein d’une institution soucieuse de votre développement personnel et professionnel. Nos conditions de travail modernes permettent de concilier vie professionnelle et vie privée (possibilité d’horaires flexibles et de télétravail).
La BNS tient compte des différents besoins et expériences de son personnel et encourage la diversité. Elle accorde une importance capitale à l’égalité des chances et à l’égalité de traitement. Elle propose une rémunération équitable, conforme au marché et aux prestations.
Informations complémentaires sur notre site Internet: Banque nationale suisse (BNS) - La BNS en tant qu’employeur.
Nous nous réjouissons de faire votre connaissance. Veuillez utiliser notre outil de candidature en ligne pour nous transmettre votre dossier complet, accompagné d’une lettre de motivation.
Schweizerische Nationalbank
Human Resources | Valérie de Montmollin
www.snb.ch
