Stage - ingénieur quantitatif – validation des performances de modèles ccf H/F

Crédit Agricole SA; Montrouge; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une banque internationale recherche un stagiaire ingénieur quantitatif pour valider les performances des modèles de risques. Le candidat devra avoir une spécialisation en statistiques ou mathématiques appliquées, avec de solides compétences en Python. Ce stage se déroulera dans un environnement dynamique au sein de la Direction des Risques Groupe. Les responsabilités incluent la contribution au contrôle des modèles d’analyse et le développement d'outils d'automatisation des analyses.

Qualifications

• Étudiant en Master avec spécialisation en statistiques ou mathématiques appliquées.
• Bonne connaissance des méthodes de modélisation et de backtesting.
• Compétences en programmation Python pour l'automatisation.

Responsabilités

• Contribuer au contrôle des modèles d'analyse de risques.
• Mener des recherches bibliographiques sur les performances des modèles CCF.
• Challenger les méthodologies utilisées pour la validation des modèles.
• Développer un outil sur Python pour automatiser des analyses.
• Documenter et rédiger un guide d'utilisation pour l'outil créé.

Connaissances

Statistiques

Mathématiques appliquées

Python

Formation

Master ESA, ENSAE, ENSAI

Description du poste

Stage - ingénieur quantitatif – validation des performances de modèles ccf H/F

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 CCF (pouvoir discriminant, homogénéité/hétérogénéité des classes de risque, pouvoir prédictif) en lien avec l’évolution du cadre réglementaire.

À 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.

Déroulement

• 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 du modèle CCF
• Challenger les méthodologies actuellement utilisées par le Groupe (tests relatifs au pouvoir prédictif du modèle, au pouvoir discriminant, tests d’homogénéité/d’hétérogénéité, analyse de stabilité, etc.)
• Compléter l’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.

Qualifications

Université, Ecole d'ingénieur : Master ESA, ENSAE, ENSAI. Spécialisation: Statistiques, mathématiques appliquées.