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Stage - ingénieur quantitatif – validation des performances de modèles de provisionnement ifrs9 H/F

Crédit Agricole SA

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Résumé du poste

Une institution financière recherche un stagiaire en ingénierie quantitative pour valider les performances des modèles IFRS9. Vous serez chargé de développer un outil Python pour automatiser l'analyse des modèles de risque tout en challengeant les méthodologies en vigueur. Le stage est destiné aux étudiants en Master dans les domaines de la statistique et des mathématiques appliquées.

Qualifications

  • Connaissances approfondies en statistiques et mathématiques appliquées.
  • Capacité à créer des outils en Python pour l'automatisation des analyses.
  • Compréhension des exigences réglementaires relatives aux modèles IFRS9.

Responsabilités

  • Prendre connaissance des normes de modélisation du Groupe.
  • Mener une recherche bibliographique sur les méthodes de validation des modèles.
  • Challenger les méthodologies de contrôle des performances des modèles IFRS9.
  • Créer un outil d'automatisation pour faciliter l'analyse.

Connaissances

Statistiques
Mathématiques appliquées
Analyse des risques
Python

Formation

Master ESA, ENSAE, ENSAI
Description du poste
Stage - ingénieur quantitatif – validation des performances de modèles de provisionnement ifrs9 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.

Objet du stage. 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.

Déroulement. 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.

Université, Ecole d'ingénieur : Master ESA, ENSAE, ENSAI

Spécialisation: Statistiques, mathématiques appliquées

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