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Moteur de recherche d'offres d'emploi Crédit Agricole CIB

Analyste Quantitatif Data Scientist – Risque de marché H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité

A propos de Crédit Agricole Corporate and Investment Bank (Crédit Agricole CIB)

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du groupe Crédit Agricole, 12e groupe bancaire mondial par les fonds propres Tier1 (The Banker, juillet 2021). Près de 8600 collaborateurs en Europe, Amériques, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique, accompagnent les clients de la Banque dans la couverture de leurs besoins financiers à travers le monde. Crédit Agricole CIB propose à ses clients grandes entreprises et institutionnels une gamme de produits et services dans les métiers de la banque de marchés, de la banque d'investissement, des financements structurés, de la banque commerciale et du commerce international. Pionnier dans le domaine de la finance Climat, la Banque occupe aujourd'hui une position de leader sur ce segment avec une offre complète pour l'ensemble de ses clients.

Pour plus d'information : www.ca-cib.fr

Twitter: https://twitter.com/ca_cib
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/credit-agricole-cib/   

Référence

2021-59889  

Date de mise à jour

14/10/2021

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Types de métier complémentaires

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financière et économique
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Finances / Comptabilité / Contrôle de gestion
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Financement et Investissement

Intitulé du poste

Analyste Quantitatif Data Scientist – Risque de marché H/F

Type de contrat

Stage

Durée (en mois)

6

Date prévue de prise de fonction

17/10/2021

Missions

 

Au sein du Département Market & Counterparty Risk, vous rejoindrez l’équipe Modèle Interne. Cette équipe a en charge la mise en œuvre des modèles pour le calcul des mesures de risque marché.
Les outils de développement sont variés : Python, C++, C#.

Vous aurez comme mission  la revue du traitement du calcul du besoin en capital économique (Pilier 2) au titre du risque de marché. Cela couvre essentiellement les mesures de Value-At-Risk (VaR) et de Stressed VaR pour le portefeuille de trading et le portefeuille CVA.

Le risque de variation s’appuie  sur deux retraitements principaux de la VaR et de la Stressed VaR :
- La prise en compte de l’intervalle de confiance et de l’horizon de risque du capital économique, qui sont différents de ceux définis pour la VaR et la Stressed VaR réglementaires,
- Le retraitement des pénalités réglementaires, qui couvrent en partie le risque de modèle.


Ces retraitements sont respectivement simplifiés (proxy appuyé sur une modélisation normale) ou forfaitaires.


L’objet de l’étude est de remplacer ces traitements par une mesure de risque alternative calculée avec la sévérité recherchée et intégrant une gestion du risque de modèle.


Cette nouvelle mesure pourra s’appuyer typiquement sur des rééchantillonnages de scénarios historiques (Filtered Historical Simulation - FHS), ou bien sur des modèles paramétriques étendus couvrant des dimensions importantes (e.g. technique de réduction de dimension) et permettant de couvrir des modèles non normaux.

Vos missions s’articuleront autour des principales étapes suivantes :


o Comprendre la méthode actuelle et des problématiques
o Recherche bibliographique sur les modèles envisagés (FHS, paramétrique non gaussien, techniques issues du Machine Learning, etc.) et sélection du /des modèles les plus adéquats
o Développer un module autour de la libraire Modèle Interne (Python)
o Rédaction de la documentation

 

 

Le campus Evergreen (Montrouge) sur lequel vous effectuerez votre mission est activement ouvert sur la ville et intégré dans un écosystème et une vie locale dynamique. Vous y découvrirez un environnement de travail moderne et agréable dans des bâtiments aux dernières normes HQE environnementales, de nombreux services (salle de sports, boulangerie, conciergerie, vélos électriques, take-away, etc.).


Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 4 / M1

Formation / Spécialisation

Formation : Université, Ecoles d'Ingénieurs.

Spécialisation : Machine learning, Gestion des risques, Mathématiques financières

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Compétences recherchées

Hard skills :

- Appétence pour les mathématiques et les analyses statistiques


Soft skills :

- Esprit d'équipe

- Force de proposition

- Capacités d'analyse et de synthèse

- Disponibilité

- Rigueur

- Curiosité

Outils informatiques

Développement (Python, R, C++, C#), Excel

Langues

Français et Anglais courants