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Ingénieur·e d'études statistiques et actuarielles h/f

CDI
LCL - Fonctions Centrales
Statistiques
Publiée le Il y a 7 h
Description de l'offre

Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est une banque nationale avec plus de 1600 implantations, qui accompagne 6 millions de clients particuliers, professionnels ou privés. Elle est la banque d'une entreprise sur 3.

LCL poursuit son ambition de devenir la banque assurance de référence en ville en étant n°1 de la satisfaction client.

En plaçant l'Humain au coeur de ses transformations, LCL agit chaque jour pour ses collaborateurs comme pour la société.

Pour cela, LCL s'inscrit avec une promesse forte et engageante : « L'Humain a de l'avenir et vous en avez chez LCL »

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au coeur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Au sein de LCL, la Banque des Entreprises, des Institutionnels et de la Gestion de Fortune compte parmi ses clients les entreprises de plus de 7M€ de chiffres d'affaires jusqu'aux plus grands groupes nationaux et internationaux.
Vous intégrez l'équipe Modélisation des Risques de Crédit et Environnementaux, composée de 16 collaborateurs dynamiques, alliant expertise en data science et maîtrise des enjeux liés aux risques financiers.

Au sein de la Direction Risques et Contrôles Permanents, vous participez à des projets stratégiques à forte valeur ajoutée.
Vos principales responsabilités s'articulent autour de trois axes :
1. Renforcer la gestion des risques de crédit
Estimer et suivre les paramètres réglementaires du dispositif Bâlois Retail (probabilité de défaut, perte en cas de défaut, exposition au défaut)
Construire, évaluer et faire évoluer les modèles de notation
Réaliser des exercices de stress-testing et développer les modèles d'impact associés
Contribuer à l'évolution du dispositif de provisionnement selon la norme comptable en vigueur (norme IFRS9).
2. Développer des outils décisionnels innovants
Concevoir des solutions d'aide à la décision adaptées aux besoins des marchés et des métiers
Expérimenter de nouvelles approches en data science et utiliser des outils comme Python ou Dataiku
Déployer des algorithmes complexes pour optimiser les systèmes de scoring, tout en garantissant leur lisibilité et leur conformité réglementaire
3. Mesurer les risques environnementaux
Réaliser des études quantitatives et modéliser l'exposition aux risques environnementaux
Analyser les liens entre risque climatique et risque de crédit
Participer aux groupes de travail méthodologiques avec les experts quantitatifs du Groupe

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