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Analyste quantitatif h/f

Montrouge
CDI
Credit Agricole
Publiée le 22 décembre
Description de l'offre

Description du poste

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et dinvestissement du groupe Crédit Agricole. Elle accompagne les clients grandes entreprises et institutionnels en Europe et à linternational (Amériques, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique du Nord), sur une large gamme de produits et de services, dans les métiers de la banque de marchés, de la banque dinvestissement, des financements structurés, de la banque commerciale et du commerce international.

La Direction des Risques et du Contrôle Permanent (RPC) maîtrise et contrôle l'ensemble des risques de Crédit Agricole CIB: risques individuels (ou risques de contrepartie), risques de marché, risques pays ou de portefeuille, risques opérationnels. Elle exerce ses missions dans le cadre de la ligne métier Risques du Groupe Crédit Agricole.

Le département Validation des modèles réglementaires marché (VRM) est le département de RPC responsable de la validation des modèles et de la surveillance des risques de modèles. Il est constitué danalystes quantitatifs en charge de sassurer de la pertinence des méthodologies et de leur implémentation, et de mettre en place des processus et des outils de surveillance des modèles. Il intervient sur un périmètre transverse couvrant lensemble des modèles de la Banque en France comme à linternational.

Au sein de léquipe située à Paris :

1. Vous avez la charge de revoir indépendamment les modèles quantitatifs développés pour les besoins des métiers et la gestion des risques notamment de marché, ALM et de conformité. Pour ce faire, vous examinez lensemble des composantes dun modèle afin didentifier les points forts et les points faibles portant sur les données, les concepts et les hypothèses, limplémentation et les résultats.
2. Vous mettrez à profit vos connaissances en finance et en mathématiques sur une large variété de sujets faisant appel tant au calcul stochastique et aux modèles quaux techniques récentes de data science et de machine learning.
3. Vous ré implémentez en partie ou totalement les modèles à valider, et développez des benchmarks dans des langages de programmation en C++, python, dataiku afin de sassurer de la qualité et de la robustesse des implémentations et dévaluer les risques de modèles.
4. Vous rédigez un rapport de validation (en anglais) et des supports de présentation de vos analyses à destination des opérationnels. Vous présentez les conclusions dans les comités de validation en proposant des améliorations et des facteurs de réduction des risques de modèles. Vous adaptez le niveau technique de vos communications à celui de vos interlocuteurs en apportant des éléments de contexte relatifs à lusage des modèles. Vous parlez couramment anglais afin dintervenir sur les entités internationales.

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