CDI - Analyste Quantitatif – Modélisation du Risque de Crédit (F/H)

SFIL Group; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

SFIL Group, basé à Paris, recherche un Analyste Quantitatif pour rejoindre son équipe de Modélisation du Risque de Crédit. Vous serez chargé de développer et déployer des modèles statistiques essentiels à la gestion des risques, notamment risques de crédit et climatiques.

Le candidat idéal aura une formation bac+5, une expérience de 3 à 5 ans en Banque ou Assurance, et maîtrisera des outils statistiques comme Matlab et R. SFIL Group valorise l'égalité des chances et est ouvert aux personnes en situation de handicap.

Qualifications

• Formation bac+5 spécialisée en Probabilités, Statistiques, ou Econométrie.
• 3 à 5 ans d'expérience en Banque/Assurance.
• Connaissance des réglementations telles que la CRR et IFRS 9.

Responsabilités

• Développer des modèles pour la mesure du risque de crédit.
• Assurer le suivi des modèles et leur performance dans le temps.
• Contribuer aux stress tests et à la documentation associée.

Connaissances

Modélisation du risque de crédit

Techniques de modélisation statistique

Communication pédagogique

Autonomie et travail d'équipe

Formation

Formation bac+5 en ingénierie ou statistiques

Outils

Matlab

R

Excel

Python

SQL

Description du poste

# CDI - Analyste Quantitatif – Modélisation du Risque de Crédit (F/H)* Paris, 75015* CDI* 01/07/2026## Description**LA FORCE D'UN GRAND GROUPE DANS UNE ENTREPRISE A TAILLE HUMAINE**Vous souhaitez contribuer à une mission unique d'utilité publique ? Rejoignez-nous !Depuis 2013, **nous finançons l'essentiel** : agir pour le climat, renforcer la santé, l'éducation, la mobilité et enfin soutenir l'emploi.Nous mobilisons les investisseurs de long terme pour offrir aux acteurs publics locaux, aux établissements de santé et aux exportateurs d'excellents conditions leur permettant de financer les investissements essentiels à la France.**Banque publique de développement** et **filiale du Groupe Caisse des Dépôts**, nous adhérons au Pacte mondial des Nations Unies (Global Compact). Animés par notre vision : financer un avenir durable, nous participons activement au développement de la souveraineté nationale et européenne.Travailler chez Sfil, c'est contribuer au rayonnement d'une banque publique de développement à taille humaine (400 collaborateurs).Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap. Sfil s’engage à garantir l’égalité des chances et à adapter les postes de travail pour **favoriser l’inclusion de tous.**## MissionsLa mission proposée se situe au sein de la Direction des risques, dans l’équipe de Modélisation Quantitative.Elle consiste à développer, documenter, déployer, et suivre dans le temps des modèles statistiques de mesure et gestion des risques (principalement risque de crédit, mais aussi risque climatique/environnemental), en lien étroit avec de nombreuses équipes internes et des instances de contrôle.Concrètement, vous aurez notamment pour mission de :* Concevoir et faire évoluer les méthodologies et modèles de mesure du risque de crédit et climatiques :o modèles de PD (probabilité de défaut) et de LGD (perte en cas de défaut), en versions Through The Cycle et Point in Time,o modèles et paramètres pour le calcul des provisions (ECL IFRS 9),o modèles de projection pour stress tests,o modélisation des risques climatiques (transition et physique).* Développer et implémenter ces modèles (dans les outils/langages utilisés par l’équipe) et proposer des tests statistiques pour objectiver l’analyse experte des risques sur les portefeuilles (collectivités locales et assimilés, établissements publics de santé, banques, souverains et assimilés).* Assurer le suivi de performance des modèles dans le temps (backtesting), et maintenir les principes directeurs de modélisation/backtesting à jour.* Contribuer aux exercices règlementaires internes et externes (stress tests EBA, ICAAP) en fournissant les paramètres de risque et le support nécessaires.* Réaliser les travaux de modélisation dans le respect du planning communiqué : collecte/qualité des données, interactions avec les parties prenantes, présentation des travaux en comité de pilotage des travaux de modélisation.* Produire et livrer les livrables complets : documentation, packages des codes, pistes d’audit, rapports de modélisation.* Assurer une veille académique, réglementaire et méthodologiques afin de tenir compte des évolutions significatives dans les modèles et guidelines.* Défendre les méthodologies lors des contrôles internes et externes (validation interne, audit interne, régulateurs, commissaires aux comptes).* Réaliser des études quantitatives ad hoc (représentativité, impacts, etc.).Il est également précisé que les missions ne sont pas exhaustives.## Profil* Vous êtes issu d’une formation bac+5 de type école d’ingénieur et / ou universitaire avec une spécialisation en Probabilités - Statistique – Econométrie* Vous avez 3 à 5 années minimum d’expérience dans le secteur Banque / Assurance* Vous avez une parfaite maitrise des notions liées à la modélisation du risque de crédit bancaire, notamment sur les aspects réglementations (CRR, IFRS 9) et des techniques de modélisation statistique usuelles et avancées en risque de crédit (méthodes de scoring, modélisation de la PD et LGD, modèles de PD/LGD Forward-Looking de provisionnement selon la norme IFRS 9, méthodes et modèles utilisées dans le cadre des stress tests des portefeuilles de crédit ...etc.).* Vous maîtrisez les logiciels de statistique Matlab et R ainsi que ceux du pack Office (excel, PowerPoint). La maitrise d’autres langages de programmation tel que Python est souhaitable ainsi que la connaissance du langage SQL.* Rigoureux et méthodique, vous savez faire preuve de synthèse et d’esprit critique et avez de solides capacités d’analyse.* Vous avez un excellent relationnel et des capacités à communiquer de manière pédagogique avec vos clients internes.* Vous faites preuve d’autonomie et d’un excellent esprit d’équipe et de coopération.* La maitrise de l’anglais tant à l’écrit qu’à l’oral est souhaitable.