STAGE - Chargé d'études statistiques H/F

Crédit Agricole Group; Montrouge; Sur place; EUR 35 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une grande institution financière à Montrouge recherche un chargé d'études statistiques pour rejoindre son équipe d'économistes. Vous travaillerez à l'analyse des données financières et à l'application de modèles statistiques pertinents pour enrichir les prévisions sur les variables financières, notamment les taux d'intérêt. Le candidat idéal aura une expérience en analyse statistique et une connaissance des techniques d'analyse de données. Ce poste nécessite une bonne capacité à documenter les travaux effectués.

Qualifications

• Expérience en analyse statistique et en modélisation.
• Connaissance des données financières et des techniques d'analyse.
• Capacité à documenter les travaux.

Responsabilités

• Analyser l'existant et revues de littérature académique.
• Collecter et prétraiter des données financières.
• Identifier et appliquer les modèles statistiques de prévision.

Description du poste

La Direction des Études Économiques Groupe décrypte et analyse pour le compte de la Direction Générale, des métiers et entités du groupe, l’environnement économique, industriel, financier et bancaire à l’appui de la stratégie et du développement et de l’analyse des risques du Groupe. Elle est constituée d’équipes d’économistes, d’ingénieurs conseil et de spécialistes de la recherche documentaire.

Vous rejoindrez l’équipe d’économistes et travaillerez en étroite collaboration avec l’équipe des Modèles Internes Groupe de la Direction des risques à la mise en place de modèles statistiques visant à enrichir nos prévisions sur des variables financières, notamment les taux d’intérêt.

En tant que chargé d’études statistiques, vous aurez pour missions principales :

• Analyse de l’existant et revue de littérature académique
• Analyse des données: collecter, prétraiter des données financières et appliquer des techniques d’analyse exploratoire pour dégager des tendances et des modèles pertinents
• Modélisation statistique : identifier et appliquer les modèles statistiques de prévision pertinents
• Documentation des travaux et des programmes