Data scientist risque - Ingénieur Validation H / F

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility; La Vineuse sur Fregande; Sur place; EUR 50 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution financière en Bourgogne-Franche-Comté recherche un Analyste Quantitatif Senior. Vous serez responsable de la validation des modèles utilisés dans différents processus au sein de l'entreprise. L'expérience en analyse quantitative et les compétences en SAS, Python et R sont requises. Ce poste offre un environnement stimulant et des responsabilités clés dans l'analyse des modèles.

Qualifications

• Expérience significative dans l'analyse quantitative des modèles.
• Compétences en revue de conformité et réglementation.
• Capacité à effectuer des analyses statistiques rigoureuses.

Responsabilités

• Réaliser des revues indépendantes des modèles développés.
• Analyser les codes sources et algorithmes utilisés.

Connaissances

Analyse quantitative

Connaissances en SAS

Connaissances en Python

Connaissances en R

Outils

SAS

Python

R

Description du poste

Description du poste

Vous rejoignez la Direction des Risques CAPFM au sein de la Validation Interne Groupe, dans lunité Revue Indépendante des Modèles dont la mission centrale est dassurer des revues indépendantes des modèles développés au sein des Groupe CAPFM. Ces modèles couvrent un périmètre large et varié, incluant notamment les modèles prudentiels (IRB), les modèles de provisionnement (IFRS 9) et stress-tests, ainsi que les modèles liés à loctroi de crédit, au recouvrement, à la valeur résiduelle, à la conformité et à la fraude.

En tant quAnalyste Quantitatif Senior Validation Indépendante des Modèles, vous aurez notamment pour responsabilités de :

Responsabilités

• Réaliser des revues indépendantes approfondies des modèles développés au sein des entités du Groupe, couvrant lintégralité du processus de modélisation (spécifications, qualité et représentativité des données, méthodologie et estimation des paramètres, robustesse statistique, règles opérationnelles dapplication, conformité réglementaire).
• Analyser rigoureusement les codes sources et algorithmes utilisés (SAS, Python, R).