Strefa Klienta
Redakcja: Co należy do Pani obowiązków?
Natalia Gorzkiewicz-Kula: Pracuję na stanowisku Executive Consultant w zespole Quant and Risk Advisory w Mazars. Do moich głównych obowiązków należy realizowanie projektów z obszaru doradztwa dla instytucji finansowych, przede wszystkim w zakresie ryzyka kredytowego. Biorę udział w projektach dotyczących m.in. modelowania parametrów ryzyka kredytowego, tj. PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default), wypracowania metodologii oraz końcowej implementacji rozwiązań dotyczących kalkulacji oczekiwanej straty kredytowej (ECL) oraz wykonuję przeglądy zgodności rozwiązań stosowanych przez banki z wytycznymi regulacyjnymi. Z drugiej strony uczestniczę także w audytach, w których weryfikujemy rozwiązania stosowane przez banki. W ramach projektów zajmuję się implementacją rozwiązań w wybranej technologii (SQL, R, Python) oraz mam kontakt z klientem, przeprowadzam warsztaty i sporządzam dokumentację. Poza pracą stricte projektową w zakres moich obowiązków wchodzi również przygotowywanie ofert wysyłanych do klientów. Obejmuje to identyfikację wyzwania, przed którym stoi klient i z którym zgłosił się do nas w celu uzyskania wsparcia, oraz zaproponowanie możliwości jego rozwiązania.
W jakim celu Mazars korzysta z modelowania matematycznego?
W ramach pracy w Mazars oferujemy realizację projektów z szeroko pojętego modelowania matematycznego. Ostatnio gorącym tematem są kredyty frankowe. Jako Mazars możemy wdrażać rozwiązania matematyczne poprzez modelowanie prawdopodobieństwa pozwów składanych przez klientów banków oraz modelowanie ich wpływu na wyniki. To oczywiście tylko jedna z całego spektrum możliwości, w których wykorzystujemy zarówno mniej skomplikowane rozwiązania, takie jak regresja liniowa lub logistyczna, jak i zaawansowane modele stricte machine learningowe. Trzeba jednak pamiętać, że wybór metody jest mocno uzależniony od dostępnych danych, więc musimy być przygotowani, że nie zawsze skomplikowane metody matematyczne będą miały zastosowanie w praktyce. Co więcej, z uwagi na charakter naszej pracy, często wybór końcowej metody jest podyktowany środowiskiem klienta.
Jakie kompetencje miękkie są najważniejsze w Pani pracy?
Praca konsultanta to praca projektowa, co oznacza, że raz biorę udział w projekcie dotyczącym modelowania potencjalnej straty dla banku, a innym razem budujemy modele statystyczne prognozujące chociażby wpływ pandemii na wyniki. Z tego powodu uważam, że najważniejszymi kompetencjami w tej pracy są: szybkie przyswajanie wiedzy, chęć rozwoju, elastyczność i umiejętność współpracy w zespole. Nie ma tu miejsca na nudę, gdyż z uwagi na dużą zmienność projektową, ciągle uczę się czegoś nowego. Na późniejszym etapie pracy z pewnością przydatna jest umiejętność prezentacji otrzymanych wyników i łatwość w budowaniu relacji z klientem.
Wiedzy z jakiego zakresu wymaga praca quanta?
Uważam, że w pracy quanta ważne jest szeroko pojęte zrozumienie matematyki, statystyki, analizy i prezentacji danych. Nie sztuką jest znać najtrudniejsze wzory statystyczne, jeśli nie jest się ich w stanie wykorzystać w praktyce. W naszym przypadku wiedzę przenosimy na analizę danych, z którymi pracujemy. Istotnym aspektem jest również znajomość narzędzi do przetwarzania danych i budowy modeli predykcyjnych. Kluczowymi w tym momencie narzędziami są z pewnością: R, Python i SQL. Pamiętajmy jednak, że żyjemy w dynamicznym środowisku, stąd quant nie powinien ograniczać się do jednej technologii, lecz być otwartym na przyswajanie wiedzy z coraz to nowych rozwiązań. Ponadto, z uwagi na specyfikę mojej branży, przydatna dla quantów może być wiedza stricte finansowa, natomiast nie jest to warunek konieczny do rozpoczęcia pracy w tym zawodzie.
Jakie są największe wyzwania w Pani pracy?
Największym wyzwaniem a jednocześnie niesamowitą zaletą pracy jako quant jest konieczność szybkiego przyswajania wiedzy, co spowodowane jest udziałem w różnych projektach, często bardzo odległych merytorycznie. Dzięki temu cały czas mam okazję, żeby uczyć się nowych rzeczy oraz mogę przyglądać się z bliska temu, jak do tego samego tematu podchodzą różne instytucje. Nie ukrywam, że to dla mnie niezwykle ciekawe doświadczenie, które jednocześnie wymaga dużo elastyczności. Kolejnym wyzwaniem jest też umiejętność sprawnego przetwarzania danych w celu zrozumienia ich specyfiki. W zdecydowanej większości projektów mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych, które należy przyswoić na potrzeby dalszego modelowania. Dlatego tak ważnym aspektem jest zdolność ich szybkiej analizy.
Jaki był najciekawszy projekt, w którym brała Pani udział?
Każdy projekt, który realizowałam był w jakimś stopniu ciekawy. Bywały jednak te mniej lub bardziej łatwe do realizacji. Bardzo miło wspominam projekt, w którym modelowałam parametr LGD dla instytucji leasingowej. Było to także jedno z pierwszych moich zderzeń z modelowaniem parametrów ryzyka kredytowego, w którym brałam udział od początku do końca, czyli od momentu zbierania i wstępnej analizy danych, poprzez modelowanie zjawiska, aż po weryfikację jakości modelu na próbie walidacyjnej.
Innym ciekawym projektem, w którym uczestniczyłam było studium wykonalności wdrożenia metody wewnętrznych ratingów (IRB) na potrzeby wymogów kapitałowych. W tym przypadku najciekawszym aspektem było zrozumienie i kalkulacja potencjalnego wpływu wdrożenia IRB na wyniki banku w wielu scenariuszach, co wymagało analizy przekazanych danych, zrozumienia tematu i zaaplikowania go na potrzeby przeliczeń.
Co sprawia Pani największą satysfakcję w pracy?
Największą satysfakcję odczuwam w momencie, gdy udaje mi się zrozumieć istotę zagadnienia, z którym zgłasza się do nas klient. W przypadku projektów modelarskich jest to moment, w którym wypracowujemy dobry jakościowo model i uzyskujemy satysfakcjonujące i stabilne wyniki.
Co najbardziej Pani ceni w kulturze organizacyjnej swojego pracodawcy?
Najbardziej cenię bardzo duży nacisk na work-life balance, co w obszarze doradztwa jest niezmierną rzadkością, jak również fakt, że jest to relatywnie mała organizacja, przez co jest zdecydowanie bardziej kameralnie w codziennej pracy. Ma to również odzwierciedlenie w braku biurokracji, typowej dla wielkich korporacji, która istotnie utrudnia codzienną pracę. Kolejnym aspektem jest wiele możliwości rozwoju, m.in. w postaci ciekawych szkoleń, w których każdy może wziąć udział, niezależnie od stanowiska.
Dlaczego praca quanta może być ciekawą propozycją zawodową?
Uważam, że praca quanta daje niesamowite możliwości rozwoju w wielu dziedzinach. Każdy projekt jest w pewnym stopniu unikalny. Oczywiście zdarzają się dwa projekty o podobnej tematyce, ale w każdym z nich trzeba zmierzyć się z innymi wyzwaniami – czy to poprawą jakości danych, czy zrozumieniem ich specyfiki. Często to właśnie etap przetwarzania danych i prowadzenia ich wstępnych analiz jest tym, na który trzeba poświęcić najwięcej czasu, by w dalszej kolejności móc przejść do procesu modelowania. Pracując w Mazars jako quant, nie tylko ma się styczność z analizą danych, spędzając czas na pisaniu kodu, lecz także bierze się udział w pozostałych, równie istotnych częściach projektu, przez co możliwe jest lepsze zrozumienie tematu, a ostatecznie – dostarczanie najlepszych rozwiązań dla klienta.
Redakcja KarierawFinansach.pl podejmuje tematy ciekawe i ważne dla pracowników branży finansowej i osób, które dopiero myślą o karierze w finansach.
Ⓒ 2008-2024 Grupa MBE sp. z o.o. Wszelkie prawa zastrzeżone.