RRH Camille BRISSAUD

Recrutement: Caroline CHABALIER

Le Département Risques Etudes Anticipation et Modélisation recrute un Data Scientist Risques pour intégrer le pôle « Modélisation ».

Au sein de cette équipe, vous aurez des missions variées, à forts enjeux stratégiques :

• Concevoir des modèles de Machine Learning de gestion du risque de crédit (PD, CCF, LGD…) ;
• Réaliser des analyses approfondies sur des sujets impactant le risque de crédit ;
• Développer et assurer le monitoring des modèles ainsi que calibrer périodiquement les paramètres associés ;
• Documenter et présenter les travaux réalisés aux instances dirigeantes ;
• Justifier auprès des auditeurs internes (Validation, Inspection Générale) ou externes (CAC, ACPR, BCE) les méthodologies employées.

Vous rejoindrez la Direction des risques groupe de La Banque Postale, et plus particulièrement la Direction du pilotage transverse des risques. 

Au sein de cette dernière vous intégrerez le pôle DREAM: Département risques études anticipation et modélisation:

- Pôle « Etudes » : Réaliser des études statistiques afférentes à l’utilisation des modèles existants. (Bâlois et non Bâlois) ainsi que les modèles utilisés pour le provisionnement IFRS9 ;

- Pôle « Anticipation des Risques et Stress Tests » : Réaliser les exercices de stress tests internes et réglementaires ;

- Pôle « Modélisation » : Elaborer et calibrer des modèles de notation interne, notamment de type Bâlois (PD, CCF, LGD).

Un accompagnement managérial et RH sera envisagé en fonction de vos compétences précédemment acquises et de votre expérience.

Selon votre parcours professionnel, un programme d’intégration vous sera également proposé.

De formation supérieure de type Ecole d’Ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialité en Data Science, vous avez acquis de solides connaissances en mathématiques appliquées.

L’écosystème Data Science sous Python (Pandas, Scikit Learn…) n’a plus de secret pour vous, vous avez une forte appétence pour manipuler de la data et vous êtes familier avec le langage SAS.

De plus, vous avez de bonnes connaissances en informatique générale (Scripts, Unix…) vous permettant d’interagir avec la DSI. Une connaissance de Dataiku et de PySpark serait un plus.

Une première connaissance fonctionnelle des domaines « crédit aux particuliers » ou « financement des entreprises » et de la réglementation Bâloise (PD, EAD, LGD) sur le risque de crédit seraient des atouts.