Vous rejoignez notre équipe Forward Looking & Stress Test Modelling « FLSTM » au sein du département Entreprise Risk Management (ERM), qui recherche un Analyste Quantitatif Risque, pour un stage de 6 mois à partir de d'Abril 2025.

Les travaux du pôle CNFRM s'articulent autour des activités suivantes :

• La modélisation quantitative des paramètres individuels de risque (PD, LGD, CCF…),
• Les méthodologies de notation du risque de crédit à dire d'expert,
• Les méthodologies de projection (Stress tests et IFRS9),
• La modélisation du risque opérationnel et des risques non financiers (risque climatique),
• Les mesures du capital économique crédit (au titre du défaut, concentration…) et des risques non financiers.

En collaboration avec votre tuteur, vos missions principales seront :

• Finalisation du dispositif d'automatisation des revues annuelles des modèles (backtesting) ;
• R&D pour l'amélioration des procédures de backtesting des différents modèles (PD, LGD …) ;
• Contribution aux échanges avec les équipes de validation.

#FinanceTransformative

En tant que Top Employer, nous plaçons nos collaborateurs au centre de nos attentions. Des dispositifs de mobilité interne, développement de carrière et de formation vous permettent de grandir et de vous épanouir tout au long de votre parcours.

Vous évoluez dans un environnement de travail inclusif et favorisant le collaboratif qui vous donnera toutes les chances de réussir cette nouvelle mission.

Vous avez également la possibilité de vous engager en faveur de la société et de causes qui vous tiennent à cœur via notre fondation d'entreprise.

Vous bénéficiez d'une indemnité de stage en fonction de votre formation et de votre niveau d'études, également d'un remboursement de votre titre de transport à hauteur de 60 %, d'un jour d'absence autorisé payé pour chaque mois travaillé et de l'accès au restaurant de l'entreprise.

Étudiant de niveau BAC+5, vous préparez un diplôme universitaire ou d'école d'ingénieur, avec une spécialisation en mathématiques appliquées/statistique/ data science ou informatique décisionnelle. Vous possédez une bonne maîtrise de Python. Une maitrise du logiciel SAS/WPS est appréciée. Des notions dans le domaine du risque de crédit et des normes IFRS9 sont appréciées. Vous faites preuve de rigueur scientifique, d'autonomie et d'un fort esprit d'équipe. Une bonne expression orale et écrite est nécessaire pour ce stage. And last but not least, you are perfectly fluent in English.