Vous recherchez une alternance en Data Science et vous avez un intérêt pour la Finance & les risques financiers ? Alors cette offre est faite pour vous ! 

La Direction Risk and Permanent Control (RPC) identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels physiques et techniques sur le périmètre de Contrôle Interne de Crédit Agricole CIB. RPC est en outre responsable du pilotage et de la supervision du dispositif de contrôle permanent, tous vecteurs de risques confondus.

Au sein de la Direction RPC et du département « Projets & Credit Models » (PCM) vous ingèrerez l'équipe "Modèles Quantitatifs de Portefeuille" (MPQ)  qui est chargée de la mise en place des mesures de calcul du risque de crédit : modélisation et calibrage.

Concrètement vos missions seront les suivantes : 

- Contribuer de manière générale à l’amélioration des méthodologies de détection et de gestion des risques de crédit ;

- Explorer des bases de données massives et de développer des outils innovants, en se basant sur les techniques de Machine Learning et Deep Learning  ;

- Améliorer le dispositif de suivi et de maitrise des risques de crédit ;

- Transformer la manière d’analyser les risques et les opportunités commerciales ;

- Explorer des sources de données financières volumineuses afin d’en tirer des insights pour améliorer les performances prédictives des modèles en place ;

- Vous approprier les outils et modèles existants ;

- Étudier l’étendue de la donnée disponible et réaliser des analyses exploratoires des données complémentaires (statistiques descriptives, clustering, visualisation, …) ;

- Améliorer notre connaissance de la donnée et du comportement de nos clients & détecter les opportunités d’améliorer nos modèles prédictifs par de nouvelles features ou d’identifier des cas d’usages pertinents ;

- Mettre à profit la connaissance de la donnée afin d’élaborer des modèles prédictifs et répondre à un cas d’usage concret

- Construire des « features » utiles en matière de prédication de la dégradation de qualité de crédit des clients

Vous effectuerez votre alternance dans un environnement international, aux côtés de votre tuteur qui vous accompagnera dans votre apprentissage et dans le développement de votre réseau professionnel.

Rejoindre Crédit Agricole CIB, c’est profiter d’une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d’un suivi RH (matinée d’accueil, suivi régulier, etc.) et d’opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.

Merci d’indiquer en titre de votre CV votre rythme d’alternance ainsi que votre formation.

Et si c'était vous ? 

Formation : Université, école de commerce ou d'ingénieur

Spécialisation : Data Science, Machine Learning / Finance Quantitative

Une première expérience en Data Science ou en Machine Learning est souhaitable.

Hard Skills : 

- Python ;

- SQL ;

- Des connaissances en Dataviz. (Dash/Shiny, PowerBI etc.) seraient appréciées ;

- Maitrise du Pack Office ;

- Français & Anglais courants.

Soft Skills : 

- Curiosité ;

- esprit d'analyse et de synthèse ;

- Rigueur ;

- fiabilité et sens de l’organisation ;

- Autonomie et force de proposition ;

- Sens du travail en équipe ;

- aisances relationnelle & rédactionnelle ;

- Appétence pour les sujets liés au risque de crédit et plus généralement à la finance.

Crédit Agricole CIB s’engage en faveur de l’insertion des personnes en situation de handicap, ainsi ce poste est ouvert à toutes et à tous. 

Ce poste est éligible au télétravail dans les conditions prévues par notre accord reposant sur le double volontariat (collaborateur & manager) et après une période d’intégration réussie.