Intern - Financial Risk Management - Machine Learning (Milano)
Milan
Internship, Full-time
Onsite
Intern Level
PricewaterhouseCoopers is an accounting firm that provides tax, HR, transactions, performance improvement, and crisis management services. The Intern - Financial Risk Management - Machine Learning role involves working on consultancy projects related to finance and risk management, assessing complex financial instruments, risk control and management in Banking & Capital Markets, Asset & Wealth Management, and Insurance. The intern will help clients explore new business opportunities, primarily in Market Risk & Liquidity Risk.
Responsibilities
- Sarai coinvolto in progetti di consulenza riguardanti processi di finanza e risk management, valutazione di strumenti finanziari, complessi, controllo e gestione dei rischi in ambito Banking & Capital Markets, Asset & Wealth Management, e Insurance. Aiuterai i nostri clienti ad esplorare nuove opportunità di business principalmente nell’ambito Market Risk & Liquidity Risk.
- Grazie all’accesso alle vaste competenze del nostro network internazionale, potrai dare spazio alle tue idee e fornire il contributo innovativo che hai sempre desiderato.
Qualification
Required
- Hai conseguito o stai conseguendo una laurea magistrale in ambito economico/statistico, matematico, fisico o ingegneristico
- Possiedi competenze analitiche e di matematica finanziaria (processi stocastici, teoria della probabilità, metodi numerici di ottimizzazione e analisi serie storiche, ecc)
- Hai conoscenza dei derivati e degli altri strumenti finanziari, dei principali modelli e metodologie di pricing e delle tecniche di misurazione dei rischi di mercato
- Possiedi competenze di programmazione (i.e. Python, Matlab, R, SAS, ecc)
- Sei un team worker e hai buone capacità relazionali e comunicative
Preferred
- Conoscenza dei principali modelli di Machine Learning (Alberi decisionali, reti neurali, random forest, classificatori, tecniche di clustering) e la loro applicazione in ambito finanziario come ad esempio market o liquidity risk
- Skills di programmazione in Python – utilizzo di librerie di machine learning
- Familiarità con i primari information provider (Bloomberg, Reuters, ecc)