Consultant(e) Quant – Modélisation du Risque de Crédit H/F

Omote Advisory; Paris; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

OMOTE Advisory, cabinet leader en Risk Management, recherche un expert en modélisation du Risque de Crédit chargé de challenger le dispositif de revue et de validation des modèles de probabilité de défaut (PD). Maîtrise de Python et SAS exigée, connaissance IRB, CRR et directives EBA.

Vous contribuerez à l’élaboration du programme de travail et à la restitution des constats d’audit, tout en assurant le transfert de compétences à l’équipe en mission, dans un cadre conseil dynamique à Paris.

Qualifications

• Expérience significative en modélisation, validation ou audit de modèles de PD Corporate (cadre IRB).
• Maîtrise avancée de Python et SAS pour reproduire calculs et réaliser des tests indépendants.
• Connaissance approfondie du CRR et des orientations EBA relatives aux estimations de PD.

Responsibilities

• Évaluer l’exhaustivité et la conformité réglementaire des procédures de revue des modèles de notation Corporate.
• Vérifier la déclinaison opérationnelle de ces procédures.
• Reproduire les calculs et conduire des tests indépendants de performance, de robustesse et de calibrage (Python / SAS).
• Contribuer à la construction du programme de travail : risques à couvrir, tests, références normatives.
• Assurer un transfert de compétences auprès de l’équipe de mission en début de mission.
• Mener des entretiens avec les équipes auditées et formaliser les comptes rendus.
• Formaliser constats et recommandations avec une piste d’audit solide, et participer à la restitution et au rapport d’audit.

Skills

Python

SAS

Modélisation PD Corporate

Audit & Validation

Education

Master en Finance quantitative

Job description

OMOTE Advisoryest un cabinet expert en Risk Management accompagnant ses clients (banques, établissements financiers) sur des enjeux financiers, stratégiques et organisationnels. En parallèle de ses missions, OMOTE Advisory a développéRIALTO Kernel, 1re solution logicielle de la place basée sur l'IA permettant d'industrialiser l'expertise financière (ALM, Risk Management…)

Dans le cadre de notre activité de conseil, nous recherchons un(e)expert(e) en modélisation du Risque de Créditchargé de challenger le dispositif de revue et de validation des modèles de probabilité de défaut (PD).

Vos missions principales

• Évaluer l’exhaustivité et la conformité réglementaire des procédures de revue des modèles de notation Corporate
• Vérifier la déclinaison opérationnelle de ces procédures
• Reproduire les calculs et conduire des tests indépendants de performance, de robustesse et de calibrage (Python / SAS)
• Contribuer à la construction du programme de travail : risques à couvrir, tests, références normatives
• Assurer untransfert de compétencesauprès de l’équipe de mission en début de mission
• Mener des entretiens avec les équipes auditées et en formaliser les comptes rendus
• Formaliser constats et recommandations avec une piste d’audit solide, et participer à la restitution et au rapport d’audit

Périmètre d’expertise attendu

Cadre réglementaire IRB : CRR et orientations EBA sur l’estimation des paramètres de risque. Sujets couverts : champ d’application, qualité et représentativité des données, jugement humain, faiblesses et marge de prudence, calibrage, application des paramètres, révision des estimations.

Indispensable :

• Expérience significative enmodélisation, validation ou audit de modèles de PD Corporate(cadre IRB)
• Maîtrise avancée de Python et de SAS, utilisés pour reproduire des calculs et réaliser des tests indépendants
• Connaissance approfondie du CRR et des orientations EBA relatives aux estimations de PD

Appréciés :

• Expérience de validation indépendante, d’audit interne ou d’inspection
• Expérience d’échanges avec le superviseur (revues de modèles internes, missions TRIM)
• Pratique de la rédaction de rapports d’audit et de la restitution aux audités
• Aisance pédagogique

Qualités :

rigueur, sens de la piste d’audit, esprit de synthèse, posture crédible face à des équipes de risque expérimentées.

Formation :

Bac+5 (école d’ingénieur, statistiques, mathématiques appliquées, finance quantitative ou équivalent).