Stage - Ingénieur quantitatif – Challenge des techniques de validation des performances de modèles H/F

Crédit Agricole; Montrouge; Sur place; EUR 11 000 - 16 000; Temps partiel

Résumé du poste

Le Crédit Agricole SA recherche un stage en Validation des Modèles Internes (DRG/VMG) pour challenger les performances IFRS9 et développer des indicateurs et tests. Vous travaillerez à l’intersection de la modélisation et de l’audit, avec une forte composante quantitative et l’utilisation de Python pour l’automatisation.

Profil Bac +5/M2, 0–2 ans d’expérience, et maîtrise de SAS, Python et R; Anglais opérationnel requis. Stage basé en Île-de-France (Montrouge/Paris).

Qualifications

• Maîtrise de SAS, Python et R et capacités analytiques.
• Rigoureux et autonome, curiosité intellectuelle et esprit d’initiative.
• Anglais opérationnel et bonnes qualités rédactionnelles.

Responsabilités

• Prendre connaissance du corpus normatif interne et du contexte réglementaire;
• Mener une recherche bibliographique sur les contrôles et validations IFRS9;
• Challenger les méthodologies utilisées par le Groupe et vérifier les hypothèses;
• Créer un outil d’automatisation en Python et documenter son utilisation.

Connaissances

SAS

Python

R

Formation

Bac + 5 / M2 et plus

Description du poste

Au sein de la Direction des Risques Groupe (DRG) de Crédit Agricole SA, vous rejoindrez la Direction de la Validation des Modèles Groupe (DRG/VMG), en charge de la validation des modèles de mesure de risques niveau Groupe.

Rattaché à l’unité en charge de la Validation des Modèles Internes (DRG/VMG/VMI), vous intégrerez une équipe dynamique à la frontière des métiers de modélisation et d’audit avec une composante quantitative marquée. Vous aurez pour mission de contribuer au contrôle des modèles d’analyse et de mesure des risques (crédit, marché, opérationnel, etc..), au croisement des exigences réglementaires et des expertises métiers reconnues sur de nombreux domaines couverts par l’activité du Groupe Crédit Agricole SA et de ses filiales spécialisées.

Ce stage porte sur le challenge relatif à la performance des modèles IFRS9 PD, LGD, EAD ainsi que des ECL et du SICR.

A partir des différentes normes de modélisation et de backtesting déjà existantes au sein du Groupe, le stagiaire sera chargé de challenger les méthodes dans le but de créer un set d’indicateurs et de tests statistiques indépendants de ceux utilisés par les fonctions de modélisation. Il sera nécessaire d’étudier l’applicabilité de ces approches selon le portefeuille concerné (volumétrie de la base de données, nombre de défauts disponibles, etc.).

Ces indicateurs et tests devront être implémentés dans un outil sur Python permettant l’automatisation des analyses.

Vous aurez pour missions principales de :

• Prendre connaissance du corpus normatif interne (normes de modélisation et backtesting du Groupe) ainsi que du contexte réglementaire (évolution de l’environnement réglementaire et renforcement des exigences du superviseur) ;
• Mener une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes de contrôles et validations relatives aux performances des modèles IFRS9 ;
• Challenger les méthodologies actuellement utilisées par le Groupe (tests relatifs à la capacité prédictive du modèle, vérification des hypothèses, analyse de stabilité, etc.).
• Créer un outil d’automatisation facilitant le challenge des résultats fournis par les fonctions de modélisation. Cet outil fera l’objet d’une mise en application sur un des modèles du Groupe au cours du stage (périmètre Retail ou Grande Clientèle – Low Default Portfolio & High Default Portfolio).
• Documenter les avantages/inconvénients de chacune des méthodes challengers et leur cadre d’application. Rédiger un guide d’utilisation de l’outil/programmes mis en place.

Experience Level:

0 - 2 ans

Education Level:

Bac + 5 / M2 et plus

Country:

France

Skills:

Compétences techniques :

• Maîtrise de SAS, Python et R
• Rigueur, curiosité, esprit d’initiative, autonomie
• Esprit de synthèse, bonnes qualités rédactionnelles et de présentation

Compétences générales :

• Rigueur ;
• Curiosité ;
• Esprit d’initiative ;
• Autonomie.

Extra Skills:

• Python, SAS, R

Langues:

Anglais opérationnel

Formation / Spécialisation:

Statistiques, Mathématiques appliquées, Data Science