STAGE - DATA SCIENTIST H/F - Crédit Mutuel Arkéa

CREDIT MUTUEL ARKEA; Plounéour-Ménez; On-site; EUR 10,000 - 15,000; Full time

Job summary

CREDIT MUTUEL ARKEA Brest, en Bretagne, recherche un stagiaire analytique pour approfondir les outils de projection du risque de crédit et étudier l’impact des hypothèses markoviennes. Vous travaillerez sur des chaînes de Markov et des méthodes bayésiennes, avec des exigences académiques en statistiques et une maîtrise de R.

Stage de 5 à 6 mois entre avril et septembre 2027, autonomie et esprit d’équipe indispensables, capacité à communiquer les hypothèses et résultats au superviseur et à

Qualifications

• Cursus école d’ingénieur ou universitaire de Bac+4/5 avec spécialité en statistiques, probabilités, économétrie et/ou mathématiques.
• Maîtrise des outils bureautiques et du langage R.
• Ouvert et rigoureux, qualités relationnelles pour s’intégrer rapidement en autonomie et en équipe.

Responsibilities

• Optimiser le calcul des matrices de transition et tester des modèles markoviens d’ordre supérieur.
• Analyser l’influence des cotations antérieures sur les transitions et caractériser la mémoire du processus.
• Proposer et comparer des chaînes de Markov d’ordre supérieur (2, 3, etc.).
• Explorer des méthodes bayésiennes pour intégrer une information a priori sur les trajectoires.

Skills

Autonomie

Esprit d'équipe

Rigueur

Communication

Education

Bac +4/+5 en statistiques, probabilités, économétrie et/ou mathématiques

Tools

R

Job description

La durée du stage est de 5 à 6 mois entre avril et septembre 2027.

Brest - Bretagne.

Dans un contexte où la robustesse des paramètres internes et la capacité à justifier les hypothèses fondamentales auprès du superviseur sont devenus des enjeux majeurs (exigences EBA/BCE, exercices ICAAP,…), notre service s’attache à interroger et approfondir les outils de projection du risque de crédit.

Le stage proposé s’inscrit dans cette démarche : il vise à mieux comprendre la pertinence de l’hypothèse markovienne (d’ordre 1) souvent questionnée par la supervision.

Dans ce cadre, vous aurez pour missions :

Optimiser le calcul des matrices de transition, en testant des modèles markoviens d’ordre supérieur (mémoire longue) à travers plusieurs analyses :

• Étudier, sur plusieurs ordres, l’influence des cotations antérieures sur la transition de cotation, en listant et analysant les cas principaux
• Caractériser la profondeur de mémoire effective du processus ;
• Proposer, implémenter et comparer des chaînes de Markov d’ordre supérieur (2, 3, voire plus si pertinent) ;
• Explorer des méthodes bayésiennes pour intégrer une information a priori sur les trajectoires.

En fonction de l’avancement, une ouverture sur d’autres familles de modèles sera encouragée (Chaînes de Markov à mémoire variable, modèles dits « non-Markoviens », modèles de mélange ou méthodes d’apprentissage séquentiel).

• De cursus école d’ingénieur ou universitaire (Bac +4/+5) avec une spécialité en statistiques, probabilités, économétrie et/ou mathématiques,
• vous maîtrisez les outils bureautiques et le langage de programmation R.
• Ouvert et rigoureux, vos qualités relationnelles vous permettent de
• travailler en autonomie ainsi qu’en équipe et de vous intégrer rapidement.