Stage - Data Analyst Risques de Crédit F/H

Résumé du poste
Stage(6 mois)
Paris
Salaire : Non spécifié
Début : 31 décembre 2024
Télétravail fréquent
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Contenu généré
Gestion des données
Langages de programmation
Excel
Sas
Python
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La Banque Postale
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Le Pôle surveillance du portefeuille PPH de la Direction des Risques de Crédit, surveille tout le portefeuille des crédits aux particuliers afin de prévenir toute dégradation.

Ce pôle a une activité très complète, sur tous les produits particuliers risqués de La Banque Postale et sur toute la vie du crédit, de l'octroi aux passages à pertes.

Vous aurez pour mission principale l'accompagnement des Directeurs Engagement et des Responsables d'Analyse Crédit dans leur processus de surveillance du portefeuille :

  • Répondre aux interrogations des directeurs d'engagement
  • Conforter la qualité des reportings existants et mettre en place un processus de contrôle
  • Ajuster les reportings aux besoins de la filière engagement
  • Programmer les reportings, réalisation des prototypes (maquettes)

Vous serez également amener à créer et mettre à jour des indicateurs risques permettant au Directeur de la DRC d'optimiser la surveillance du portefeuille :

  • Analyser l'évolution d'indicateurs risques
  • Identifier les évolutions remarquables
  • Mettre à jour mensuellement le suivi des indicateurs risques
  • Intégrer de nouveaux indicateurs sensibles au moment du suivi
  • Proposer des analyses approfondies sur ces indicateurs ciblés

Ainsi que d'autres tâches au sein de l'équipe :

  • Contribuer aux études quantitatives ad hoc afin d'appuyer ou d'orienter la DRC
  • Participer au processus de validation des provisions et des RWA
  • Réaliser des études quantitatives sur des projets de la DRC

Profil recherché

De formation supérieure (M1, césure ou M2), vous suivez un cursus type école de commerce, d'ingénieur ou universitaire avec une spécialisation en économétrie, statistiques, datascience, ou datamining. Vous justifiez idéalement d'une première expérience dans un environnement similaire.

Vous êtes :

  • Rigoureux/rigoureuse et vous avez le sens du résultat,
  • Intéressé/e par l'univers de la data de manière générale,
  • Dynamique et force de proposition.

Vous avez de bonnes connaissances :

  • En langages de programmation (Python, SLQ, R, SAS),
  • En logiciels de bureautique (Excel, Power-Point),
  • En gestion de données.

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