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Analyste senior en charge des méthodologies quantitatives en risque de crédit (h/f)

Natixis
Publiée le 14 novembre
Description de l'offre

Description  Natixis est un établissement financier français de dimension internationale spécialisé dans la gestion d’actifs et de fortune, la banque de financement et d’investissement, l’assurance et les paiements. Filiale du Groupe BPCE, 2ème acteur bancaire en France à travers ses réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne, Natixis compte près de 16 000 collaborateurs dans 38 pays. Elle accompagne et conseille sa propre clientèle d’entreprises, d'institutions financières et d'investisseurs institutionnels, ainsi que les clients des réseaux du Groupe BPCE. JobDescription Au sein de CNFRM (Credit and Non-financial Risks Modelling), l’équipe « Quantitative Credit Modelling & Advisory » (QCMA) est en charge de l’ensemble des modèles quantitatifs de crédit (PD, LGD et EAD/CCF). Natixis recherche pour son équipe QCMA un analyste quantitatif en charge des modèles quantitatifs internes de risque de crédit. A ce titre, vous êtes en charge du développement et du suivi des modèles de risque de crédit sur des portefeuilles à faible nombre de défauts (Low Default Portfollio) et plus spécifiquement sur le périmètre des financements structurés (Immobilier, Aéronautique, Matières Premières et Projets). Les travaux s'articulent autour des activités suivantes : Mener les exercices de refonte et d’amélioration méthodologiques des modèles internes de risque de crédit en lien avec le métier dans le respect des guidelines internes de modélisation et de celles du superviseur Mener les exercices de revues, de backtesting ou de recalibrage des modèles internes Gérer les relations avec les lignes métiers, Finance ou la DSI dans le cadre des évolutions des modèles internes Réaliser des études quantitatives ad-hoc relatives aux modèles internes Vos principales missions sont les suivantes : Définition des principes méthodologiques applicables aux modèles de risque de crédit Mise en œuvre de méthodologies innovantes pour améliorer la performance des modèles Mise en œuvre d’outils et de méthodes d’analyse plus efficaces et performants dans le cadre du suivi des modèles Suivi des évolutions réglementaires et de leur intégration dans les modèles internes Suivi et mise en œuvre des recommandations des organes de contrôle

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