Stagiaire en Modélisation du Risque de Crédit IFRS9

Société Générale

Aubigny-sur-Nère

Sur place

EUR 13 000 - 17 000

Plein temps

Il y a 2 jours
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Avantages offerts par ce poste

Télétravail possible
Remboursement titre de transport 60%
Restaurants d’entreprise
Billetterie Comité d’Entreprise

Résumé du poste

Société Générale recherche un stagiaire en fin d’études pour contribuer à l’équipe RISQ/MDL/MOD, au sein du pôle IFRS9. Vous travaillerez sur les modèles PD/LGD liés au portefeuille Crédit Logement et sur les dynamiques de recouvrement pour proposer des approches méthodologiques adaptées.

Profil étudiant en dernière année, maîtrise de R/SAS/Python, manipulation de bases de données et bonnes compétences en anglais sont requis. Durée: 6 mois, possibilité de télétravail partiel selon le service.

Qualifications

  • Étudiant en dernière année d’études en école d’ingénieur ou Master.

Responsabilités

  • Comprendre la norme IFRS 9 et les méthodologies internes du Groupe sur le portefeuille Crédit Logement.
  • Analyser les comportements de recouvrement selon les motifs de défaut et évaluer l’impact sur les estimations.
  • Rechercher et proposer de nouvelles méthodologies ou techniques de modélisation.
  • Mettre en place les contrôles nécessaires pour garantir la qualité et la reproductibilité des travaux.
  • Présenter les méthodologies et résultats aux parties prenantes du projet.

Connaissances

R
SAS
Python
Manipulation des bases de données
Modèles statistiques
Anglais (écrit et oral)

Formation

Master en Statistiques / Mathématiques appliquées / Informatique
École d'ingénieur (ou équivalent)

Outils

R
SAS
Python

Description du poste

Société Générale recherche un stagiaire en fin d’études pour contribuer à l’équipe RISQ/MDL/MOD, au sein du pôle IFRS9. Vous travaillerez sur les modèles PD/LGD liés au portefeuille Crédit Logement et sur les dynamiques de recouvrement pour proposer des approches méthodologiques adaptées.

Profil étudiant en dernière année, maîtrise de R/SAS/Python, manipulation de bases de données et bonnes compétences en anglais sont requis. Durée: 6 mois, possibilité de télétravail partiel selon le service.

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