Quantitative Credit Analyst in Zürich

Wir haben mit einem führenden globalen Vermögensverwalter zusammengearbeitet, um einen Quantitativen Kreditanalysten für sein wachsendes Fixed Income-Team in Zürich einzustellen. Das Team verwaltet Portfolios im Wert von mehreren Milliarden USD in öffentlichen und privaten Kreditmärkten, wobei das verwaltete Vermögen weiterhin erheblich wächst.

Der erfolgreiche Kandidat wird eng mit erfahrenen Fixed Income Portfolio-Managern in einer Vielzahl von Kreditassetklassen zusammenarbeiten. Die Rolle konzentriert sich auf die Entwicklung quantitativer Modelle, Analysen und Python-basierter Tools zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen, Portfolio-Konstruktionen, Bewertungen und Risikoanalysen in öffentlichen und privaten Kreditmärkten.

Der ideale Kandidat verfügt über einen starken quantitativen und akademischen Hintergrund, ausgezeichnete Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Anwendung quantitativer Techniken auf festverzinsliche oder Kreditinvestitionen. Kandidaten mit Erfahrung in öffentlichen Krediten, privaten Krediten oder einer Kombination aus beidem werden berücksichtigt, sofern sie starke mathematische Grundlagen und ein Verständnis der festverzinslichen Märkte nachweisen können.

Hauptverantwortlichkeiten

• Quantitative Modellierung & Analytik: Entwicklung, Verbesserung und Wartung quantitativer Modelle und analytischer Tools zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen in einer breiten Palette öffentlicher und privater Kreditassets.
• Öffentliche Kreditanalytik: Enge Zusammenarbeit mit Fixed Income Portfolio-Managern, die Investment-Grade-Unternehmensanleihen, Staatsanleihen, Hochzinsanleihen, Leveraged Loans und andere liquide festverzinsliche Instrumente abdecken, zur Unterstützung von Portfolioanalysen, Preisgestaltung, relativer Wert- und Risikoanalyse.
• Private Kreditanalytik: Unterstützung von Investmentteams, die private Schuldenportfolios verwalten, die direktes Lending, Infrastrukturverschuldung, Immobilienverschuldung, private Platzierungen, asset-backed finance, Fondsfinanzierung und andere strukturierte Kreditinvestitionen umfassen.
• Fixed Income Modellierung: Aufbau und Verbesserung analytischer Rahmenbedingungen für Anleihepreisgestaltung, Zinskurven, Duration, Konvexität, Kreditspreads, Cashflow-Modellierung und Zinsänderungsempfindlichkeiten.
• Python-Entwicklung & Automatisierung: Entwurf und Implementierung von Python-basierten quantitativen Tools, Modellen und automatisierten Analyseprozessen zur Verbesserung der Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit der Portfolioanalyse.
• Portfolioanalytik & Risiko: Entwicklung von Tools zur Bewertung von Portfolioexpositionen, Kreditempfindlichkeiten, relativem Wert, Szenarioanalysen und Risikoeigenschaften in verschiedenen festverzinslichen Assetklassen.
• Teamübergreifende Zusammenarbeit: Enge Partnerschaft mit Portfolio-Managern und Investmentprofis in öffentlichen und privaten Krediten zur Bereitstellung umsetzbarer quantitativer Einblicke und analytischer Lösungen.

Anforderungen & Qualifikationen

• Erfahrung: Idealerweise 2 bis 7 Jahre relevante Erfahrung in quantitativer Forschung, festverzinslicher Analytik, Kreditportfolioanalytik, quantitativer Entwicklung oder einer verwandten Rolle innerhalb eines Vermögensverwalters, einer Investmentbank oder einer anderen Finanzinstitution.
• Akademischer Hintergrund: Starke akademische Qualifikationen, idealerweise mit einem Abschluss in Mathematik, Physik, Ingenieurwesen, Informatik, Finanzingenieurwesen, quantitativer Finanzwirtschaft oder einer anderen stark quantitativen Disziplin.
• Kreditmarktwissen: Erfahrung in der Arbeit mit öffentlichen und/oder privaten Kreditinvestitionen, mit einem guten Verständnis von festverzinslichen Instrumenten, deren zugrunde liegenden Eigenschaften und den wichtigsten Treibern von Risiko und Rendite.
• Festverzinsliche Mathematik: Starkes Verständnis der Anleihemathematik, einschließlich Preisgestaltung, Zinskurven, Duration, Konvexität, Spread-Duration, DV01, Zinsänderungsempfindlichkeiten und Kreditspread-Analyse.
• Python-Programmierung: Ausgezeichnete Python-Programmierkenntnisse sind unerlässlich, mit nachgewiesener Erfahrung in der Entwicklung quantitativer Modelle, analytischer Tools oder automatisierter Prozesse. Erfahrung mit Bibliotheken wie NumPy und pandas ist von großem Vorteil.
• Quantitative Expertise: Starke mathematische und analytische Fähigkeiten, mit Kenntnissen in statistischer Modellierung, numerischen Methoden, Wahrscheinlichkeit, Optimierung, Monte-Carlo-Simulationen oder anderen quantitativen Techniken.
• Datenanalyse: Fähigkeit, mit großen und komplexen Finanzdatensätzen zu arbeiten, fundierte analytische Rahmenbedingungen zu entwickeln und quantitative Ergebnisse in praktische Investitionseinblicke zu übersetzen.
• Problemlösung: Starke intellektuelle Neugier und die Fähigkeit, komplexe, manchmal vage definierte analytische Probleme unabhängig anzugehen und praktische und effiziente Lösungen zu entwickeln.
• Kommunikation & Zusammenarbeit: Fähigkeit, effektiv mit Portfolio-Managern und Investmentprofis zu arbeiten und quantitative Konzepte sowie analytische Ergebnisse klar zu kommunizieren.
• Kulturelle Passung: Hochmotiviert, intellektuell neugierig, detailorientiert und komfortabel in einem dynamischen, kollaborativen und leistungsstarken Investitionsumfeld.

Der erfolgreiche Kandidat wird Teil eines marktführenden Fixed Income-Teams bei einem globalen Vermögensverwalter und erhält Zugang zu einer Vielzahl öffentlicher und privater Kreditinvestitionen, während er hilft, die quantitativen Analytik- und Modellierungsfähigkeiten des Teams weiterzuentwickeln und auszubauen.