Analyste quantitatif sénior H/F

JR France; Les Ulis; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise leader en crédit à la consommation recherche un Analyste Quantitatif Senior pour son équipe Risque Quantitatif. Le candidat idéal aura un solide parcours académique en statistiques et une expérience dans le développement de modèles de risque. Vous serez responsable de piloter des projets complexes et de collaborer avec des filiales à l'international, tout en contribuant à l'évolution des méthodes de provisionnement et à la conformité réglementaire. Ce poste offre une excellente opportunité de développement professionnel au sein d'un environnement dynamique.

Qualifications

• Diplômé(e) d’un bac+5 ou plus en statistiques ou mathématiques appliquées.
• Anglais opérationnel requis.
• Capacité à gérer des projets complexes en contexte international.

Responsabilités

• Piloter les projets et le développement des modèles de risque de crédit.
• Produire des analyses sur le coût du risque et les RWA.
• Assurer la documentation et l’auditabilité des modèles.

Connaissances

Analyse

Relationnel

Synthèse

Formation

Bac+5/M2 en statistiques, économétrie ou mathématiques appliquées

Outils

SAS

Python

Bases de données

Description du poste

Analyste quantitatif sénior H/F, île-de-france

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility

Filiale spécialisée du Groupe Crédit Agricole en crédit à la consommation, Crédit Agricole Consumer Finance est l'un des leaders en Europe du crédit à la consommation et des solutions de financement. Il distribue une gamme complète de produits et services associés, en France et à l'international.

Au sein de la division Risk Management Group, l’équipe Risque Quantitatif (QRI) a notamment pour missions principales :

• L’émission d’avis risques sur différentes thématiques, notamment la méthodologie de provisionnement statistique ;
• La gestion en direct de l’activité France pour le développement des modèles réglementaires, la supervision des dispositifs Bâle 2 des filiales à l’international (accompagnement pour le passage en méthode avancée, validation et backtesting des modèles) ;
• La production d’analyse sur le coût du risque et l’évolution du portefeuille, ainsi que la présentation de ces travaux aux instances de gouvernance du Groupe ;
• La définition des normes de provisionnement IFRS9, le calcul des paramètres en amont du calcul des provisions, la prise en compte et modélisation des données macro-économiques ;
• La réalisation des stress testing exigés par la réglementation ;
• La mise en oeuvre en France et l’accompagnement des entités à l’international sur ces thématiques.

Vous rejoignez l’équipe Risque Quantitatif, composée de 20 Data Scientists avec différentes séniorités et organisée en mode projets.

Nous vous proposons un poste en CDI de Data Scientist Risque dont les principales responsabilités sont :

• Piloter les projets et le développement des modèles de risque de crédit en lien avec les priorités, les choix stratégiques, les obligations réglementaires et l’alignement avec Crédit Agricole SA ;
• Produire des analyses sur le coût du risque et les RWA pour les différents comités de gouvernance ;
• Veiller à la documentation et à l’auditabilité des modèles ;
• Réaliser les backtests des modèles réglementaires et de provisionnement, et recommander des actions correctives ou des refontes pour garantir leur robustesse ;
• Conduire les exercices de stress tests définis par le régulateur ou le groupe, et assurer une communication efficace avec la direction ;
• Collaborer étroitement avec les filiales en Europe et accompagner leur évolution des modèles.

Prérequis pour le poste :

• Diplômé(e) d’un bac+5/M2 ou plus en statistiques, économétrie, mathématiques appliquées, ou en Actuariat, issu(e) de l’ENSAI, l’ENSAE ou d’écoles d’ingénieur ;
• Anglais opérationnel (usage régulier) ;
• Maîtrise de SAS, Python et bases de données ;
• Aisance relationnelle, capacité d’analyse et de synthèse.

Compétences clés recherchées :

• Connaissance approfondie de la réglementation bâloise ;
• Expertise dans le développement des modèles Risque, notamment les modèles IRBB ;
• Capacité à gérer des projets complexes avec plusieurs interlocuteurs dans un contexte international.