First Street

Ingeniero/a de Riesgo y Resiliencia

PythonAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.

Visión general de la empresa y la misión

Nuestra misión: Conectar el riesgo climático y el riesgo financiero.

Quiénes somos: First Street es el estándar para la Modelización Financiera del Riesgo Climático. Durante más de una década, hemos estado traduciendo el riesgo climático en resultados financieros útiles para la toma de decisiones para inversores, empresas, comunidades y propietarios de propiedades en todo el mundo. Con el respaldo de empresas de primer nivel, incluidas Innovation Endeavors, Galvanize, General Catalyst y otras, nuestro equipo ha recaudado millones para cambiar la forma en que la economía global piensa sobre el cambio climático.

Lea más sobre nuestra cultura aquí y descubra de qué trata la Modelización Financiera del Riesgo Climático aquí.

Nuestros datos: Hemos reunido a científicos climáticos y economistas líderes para desarrollar metodologías transparentes y revisadas por pares para calcular el riesgo climático pasado, presente y futuro para propiedades y clases de activos que abarcan bienes raíces, infraestructura y empresas. Utilizando modelos deterministas basados en principios físicos, predecimos la probabilidad de inundaciones, incendios forestales, huracanes y otros peligros en cualquier lugar de la Tierra, junto con los daños y tiempos de inactividad asociados.

Nuestros clientes: Nuestro objetivo es incorporar datos de riesgo climático en cada decisión financiera que se tome hoy. Confiamos en nosotros cada día:

  1. Inversores institucionales como Norges Bank Investment Management y Blackstone.
  1. Empresas bancarias, incluidas Bank of America y Fifth Third.
  1. Organismos gubernamentales que van desde Fannie Mae hasta el Estado de Connecticut (EE. UU.).
  1. Millones de usuarios cotidianos en Zillow, Redfin, Realtor.com, Homes.com y más.

Únete a nosotros y utiliza tus talentos para cambiar el mundo.

Visión general del equipo y el rol

Buscamos un experto en riesgo y resiliencia del entorno construido. Nuestros equipos de Ciencia desarrollan modelos de peligros de clase mundial para varios peligros, y esta persona trabajará con ellos para desarrollar modelos de pérdidas de clase mundial del riesgo para una variedad de tipos de activos. Los modelos de pérdidas representarán daños en estructuras y pérdidas asociadas por la exposición a peligros naturales como inundaciones, incendios forestales y viento, lo que permitirá a nuestros clientes conectar el riesgo físico con el riesgo financiero. El Modelador de Riesgo y Resiliencia tendrá experiencia en una combinación de ingeniería, ciencia de materiales, resiliencia, estimación de costos y ciencia de datos. Un candidato exitoso demostrará la capacidad de resolver desafíos técnicos en áreas con pocos datos.

Qué harás

  1. Conectar el riesgo climático y el riesgo financiero desarrollando modelos de pérdidas personalizados que representen los impactos en estructuras y activos de infraestructura a nivel mundial para emparejarlos con los modelos de peligros de First Street.
  1. Crear modelos de daños en estructuras, tiempos de reparación e impactos indirectos utilizando una combinación de enfoques, incluidos los principios de ingeniería, estimación de costos, estadística y machine learning.
  1. Analizar datos históricos de observación de pérdidas para mejorar la precisión del modelo, identificar problemas de control de calidad y desarrollar soluciones sugeridas para los problemas identificados.
  1. Realizar análisis estadísticos para validar las predicciones del modelo de pérdidas y evaluar las incertidumbres del modelo.
  1. Llevar a cabo investigaciones de antecedentes y utilizar información del estado actual de la literatura académica para informar los enfoques en la modelización cuantitativa.
  1. Analizar códigos de construcción y conjuntos de datos de exposición para identificar prácticas de construcción comunes a nivel mundial para informar la sección del modelo de pérdidas.
  1. Crear escenarios de adaptación a nivel de propiedad que permitan a los clientes comprender el retorno de la inversión de las protecciones de propiedad personal.

Lo que necesitarás

  1. Doctorado (preferido) o Maestría con 3 años de experiencia en ingeniería estructural, ingeniería civil, investigación de operaciones o un campo relacionado.
  1. Sólida formación en desarrollos de vulnerabilidad, estadística y/o análisis cuantitativo.
  1. Experiencia práctica en el desarrollo de modelos de riesgo para edificios o sistemas de infraestructura utilizando modelos de machine-learning o métodos estadísticos.
  1. Experiencia trabajando con datos multiriesgo, modelos de catástrofes, datos de daños a nivel de edificio y datos de estimación de costos de construcción.
  1. Experiencia en el uso de lenguajes de script como Python.
  1. Experiencia en un enfoque científico con un alto grado de preocupación por la fiabilidad, la precisión y la reproducibilidad.

Lo que te hará destacar

  1. Experiencia en el desarrollo de modelos de riesgo de catástrofes escalables y generalizados.
  1. Sólida trayectoria de publicaciones.
  1. Dominio de plataformas de control de código fuente como Git.
  1. Experiencia en investigación en modelado de resiliencia de última generación, directrices técnicas, etc.
  1. Experiencia en ML/IA.
  1. Experiencia en análisis de big data en entornos de computación de alto rendimiento, ya sea en las instalaciones o en plataformas en la nube, incluidas AWS, GCP y/o Azure.
  1. Experiencia práctica en la creación de modelos de pérdidas desde cero.

Cómo trabajamos

Nuestra gama de compensación salarial base prevista en EE. UU. para este puesto es de entre 90.000 y 125.000 dólares, además de un paquete competitivo de beneficios, que incluye bonificación, plan 401(k) con aportación de la empresa, tiempo libre remunerado, permiso parental remunerado y beneficios integrales de salud. La compensación real variará según factores como la ubicación de trabajo, así como factores adicionales como las cualificaciones, habilidades, experiencia, competencias y educación relevante del candidato. Su reclutador podrá compartir más información sobre el rango salarial específico para su ubicación durante el proceso de contratación.

  1. Impacto: Solo nos centramos en lo que marca la diferencia.
  1. Impulso: Nos impulsa el papel que desempeñamos en la conexión del cambio climático con el riesgo financiero.
  1. Propiedad: Esta es nuestra empresa y actuamos en consecuencia.
  1. Urgencia: Nos movemos rápido porque el mundo depende de ello.
  1. Resiliencia: Tenemos una mentalidad de crecimiento en todo lo que hacemos.

Somos una empresa que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad en nuestra compañía. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano o condición de discapacidad.

Una vez que haya presentado su solicitud, asegúrese de revisar su carpeta de spam, ya que los correos electrónicos de nuestro equipo de contratación a veces se redirigen.

Qué ofrecemos

  • Salario competitivo acorde con la experiencia.
  • Participación en la propiedad de la empresa a través del Plan de Opciones sobre Acciones para Empleados.
  • Horario híbrido con días de trabajo en la oficina los lunes, miércoles y jueves.
  • 15 días de vacaciones junto con 8 días festivos legales de la empresa, 5 días por cierre de oficina durante las vacaciones de invierno y 10 días de baja por enfermedad.
  • Prima mensual de seguro médico cubierta al 100% para el empleado o una contribución significativa para planes familiares.
  • Beneficios de visión y dental con contribución parcial del empleado.
  • 12 semanas de permiso parental remunerado.
  • Acceso a One Medical, Teledoc, HealthAdvocate, Kindbody y Talkspace.
  • Programa 401(k) de la empresa.
  • Beneficios de transporte.
  • Seguro de vida.
  • Entorno de startup tecnológica.
  • Comidas semanales para el equipo y una oficina abastecida de café y aperitivos.
  • Trabajar en el mayor problema del mundo con otros profesionales apasionados.

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