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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.
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 :
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