Die Schweizerische Nationalbank (SNB) führt als unabhängige Zentralbank die Geldpolitik im Gesamtinteresse des Landes. Sie sorgt für Preisstabilität und trägt damit zu einem Umfeld bei, in dem sich die Volkswirtschaft gut entwickeln kann. _____
Senior Economist/Data Scientist (80% - 100%)
Die Organisationseinheit Stress Testing und Data Science im Bereich Finanzstabilität verantwortet die Entwicklung, Durchführung und Analyse von top-down Stress Tests zur Bewertung der Widerstandsfähigkeit des Schweizer Finanzsystems. Wir sind ein agil organisiertes Team, das neue datenbasierte Methoden und Instrumente - u.a. unter Nutzung großer oder unstrukturierter Daten - konzipiert, evaluiert, entwickelt und zur frühzeitigen Identifikation und der Analyse von Risiken für die Finanzstabilität anwendet. Der Arbeitsort befindet sich an bester Lage in Zürich oder Bern.
Ihr Beitrag:
Konzipierung und Entwicklung von Stress Test Methodologien (Modellierung Kalibrierung, Implementation und Modell-Monitoring/Backtesting) sowie Durchführung von regelmässigen Stress Tests und deren Analyse;
Durchführung von modellbasierten oder empirischen Analysen für das Monitoring der Finanzstabilität; Erarbeitung von Entscheidungsgrundlagen und allfälliger Vertretung der Ergebnisse in Gremien;
Projektleitung von / Mitarbeit auf Modellierungs-, Analyse- und Infrastrukturprojekten unter Anwendung potenziell neuartiger Data Science Methoden und Technologien; Verantwortung für die resultierenden Produkte inkl. Sicherstellung von Integrität und Verfügbarkeit von Produkten mit erhöhter Kritikalität.
Ihre Kenntnisse und Erfahrungen:
Abgeschlossenes Masterstudium oder Doktorat mit quantitativer Ausrichtung (bspw. VWL, Quantitative Finance, Statistik, Mathematik);
mehrjährige praktische Erfahrung in der quantitativen Modellierung finanzieller Risiken, insbesondere unter Anwendung moderner Data Science Ansätze; Kenntnisse in der Modellierung von Kreditrisiken;
solides Verständnis des Finanzsystems, von wirtschaftlichen Zusammenhängen und Einflussfaktoren sowie ausgewiesene Stärke in der Analysearbeit unter Anwendung von ökonometrischen/statistischen Methoden bzw. Machine Learning;
sehr gute Programmierkenntnisse, Vertrautheit mit gängigen DevOps-Tools und -Praktiken (z.B. Git, CI/CD Plattformen); Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z.B. Torch, Tensorflow, scikit-learn) und in der verteilten Datenverarbeitung (Spark, HDFS) ist ein Plus;
ausgeprägte Kooperations- und Teamfähigkeit und sehr sichere Kommunikation (mündlich und schriftlich) in Deutsch oder Französisch sowie in Englisch.
Unser Angebot:
Wir bieten eine verantwortungsvolle und herausfordernde Tätigkeit in einem kollegialen Umfeld und einer Organisation, die Sie beruflich wie auch persönlich fördert. Unsere Arbeitsbedingungen sind modern und unterstützen die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben. Dazu gehört die Möglichkeit, flexibel und im Home‑Office zu arbeiten.
Die SNB achtet die unterschiedlichen Bedürfnisse und Lebenserfahrungen ihrer Mitarbeitenden und fördert deren Vielfalt. Chancengleichheit und Gleichbehandlung haben höchste Priorität. Unsere Entlohnung ist fair, markt- und leistungsgerecht.
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