Stage Analyste Quantitatif – Risque IRB Non‑Retail

Societe Generale SA; Paris; Hybrid; EUR 10,000 - 13,000; Full time

Benefits offered by this job

Prise en charge 60% titre de transport

Titres-restaurants dématérialisés

Avantages CE (cinéma, sport, sorties)

Actions solidaires/mentorat

Job summary

Société Générale propose un stage de 6 mois au sein du département RISQ/MDL/MOD à La Défense, axé sur l’évaluation et la modélisation des risques. Travail en lien avec les équipes IT, financière et métiers, avec possibilités de télétravail selon l’organisation du service.

Profil recherché : école d’ingénieur ou Master en Mathématiques appliquées/Statistiques/Informatique, maîtrise de R et Python, notions d’économétrie et ML, et intérêt pour les risques climatiques. Anglais écrit souhaité.

Qualifications

• Maîtrise des langages R et Python et traitement de bases de données

Responsibilities

• S'approprier le processus de modélisation IRB et les modèles en place
• Découvrir le fonctionnement de l'outil existant
• Repérer les approximations envisageables et définir les priorités
• Intégrer et coder des approches simplifiées dans l’outil pour évaluer les impacts
• Perfectionner l’outil sur l’ergonomie, l’affichage des impacts et les métriques
• Mener des expérimentations et des tests sur un périmètre dédié
• Mettre à jour les documents de référence correspondants
• Participer à des tâches ponctuelles et restituer les résultats devant l’équipe

Skills

R

Python

Bases de données

Modèles statistiques

Économétrie

Machine learning

Office

Anglais écrit

Education

École d'ingénieur ou Master en Mathématiques appliquées/Statistiques/Informatique

Tools

Pack Office

Job description

Société Générale propose un stage de 6 mois au sein du département RISQ/MDL/MOD à La Défense, axé sur l’évaluation et la modélisation des risques. Travail en lien avec les équipes IT, financière et métiers, avec possibilités de télétravail selon l’organisation du service.

Profil recherché : école d’ingénieur ou Master en Mathématiques appliquées/Statistiques/Informatique, maîtrise de R et Python, notions d’économétrie et ML, et intérêt pour les risques climatiques. Anglais écrit souhaité.