Intégrer la Finance de Crédit Agricole S.A., pourquoi pas !
Nous rejoindre, c’est contribuer au pilotage des équilibres financiers et durables du Groupe.
C’est travailler au service de nos clients et de la société, en lien avec les filiales et les Caisses régionales, en étroite collaboration avec les autres fonctions supports.
Au sein de la Direction du Pilotage Financier Groupe, vous rejoindrez le Département Asset Liability Management (ALM), qui a pour missions la gestion du Risque de Taux d’Intérêt Global (RTIG) et le pilotage de la Marge nette d’Intérêt (MNI) du Groupe Crédit Agricole. Ces missions reposent sur des indicateurs calculés à l’aide de modèles construits et maintenus par l’équipe Modèles.
L’équipe Modèles est composée de 6 personnes, avec des profils et expériences variés, passionnées par la modélisation et la résolution de problématiques quantitatives. Elle est en pleine expansion pour répondre à une demande croissante dans la gestion du RTIG et le pilotage de la MNI, en conformité avec la réglementation.
Vous intégrerez des équipes agiles, où l’initiative, la passion pour les chiffres et le challenge sont valorisés, dans un environnement dynamique.
Nous pensons également à votre avenir : la ligne métier Finances regroupe 3 000 collaborateurs et offre de nombreuses opportunités de carrière motivantes et diversifiées.
Votre mission si vous l'acceptez :
* Participer à l’élaboration des modèles d’écoulement
* Construire des modèles dynamiques d’évolution du bilan (encours et Taux clients) de la banque
* Effectuer la revue et le backtesting des modèles élaborés
* Contribuer au développement de la librairie interne
* Apporter un support quantitatif sur l’utilisation et la diffusion des modèles
Motivé, rigoureux et proactif ?
Capable de travailler en équipe, d’explorer de grandes quantités de données, et de programmer en Python ?
Curieux, à l’aise en communication et doté de grandes capacités en modélisation ?
Les qualités que nous recherchons !
Les + du métier :
Cette expérience vous permettra d’acquérir :
* Une connaissance approfondie du métier ALM en modélisation d’écoulement du bilan, analyse du risque de taux et calcul des taux de cession interne
* De solides compétences en modélisation et data science
* Une bonne compréhension des enjeux financiers et réglementaires de la banque de détail
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