A propos de l'entreprise :
Acteur majeur de l'intermédiation bancaire, le Groupe Premista est spécialisé dans le regroupement de crédits, le crédit immobilier ou encore dans l'assurance.
Fort de plus de vingt années d'expérience, notre Groupe veille à offrir des solutions innovantes et personnalisées à nos clients, en se développant sans cesse pour être à l'avant-garde du marché bancaire et de l'intermédiation.
Nous nous engageons également à accompagner nos collaborateurs dans leur développement professionnel en leur offrant un environnement de travail stimulant et des opportunités de carrière enrichissantes.
Chez Premista, nous valorisons l'intégrité, l'innovation et le respect.
Nous croyons en l'importance de chaque collaborateur et nous nous efforçons de créer un cadre de travail où chacun peut s'épanouir et contribuer à notre succès collectif.
A propos du poste :
Projet mené en partenariat entre :
- L'Institut Montpellier Alexander Grothendieck (IMAG) : Unité mixte de recherche CNRS - Université de Montpellier, l'IMAG regroupe 4 équipes dont l'Équipe Probabilités et Statistique (EPS), spécialisée en statistique moderne.
- Le groupe Premista.
Objectifs de la thèse :
- Développer des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour détecter des patterns temporels dans les données financières et comportementales (séries temporelles, clustering, modèles de survie).
- Analyser les cycles de mal-endettement (par exemple, saisonnalité, k-cycles) et leurs déterminants (type de crédit, événements de vie, etc.).
- Proposer des stratégies de relance adaptées aux périodes à risque identifiées, tout en respectant les contraintes éthiques et réglementaires (RGPD).
- Contribuer à la littérature académique sur l'endettement des ménages et ses implications socio-économiques.
Pour atteindre l'objectif de modélisation de la périodicité du mal-endettement, la recherche s'appuie sur les données du groupe Premista, collectées via des formulaires en ligne remplis de manière déclarative par les prospects, incluant des informations financières (revenus, charges, crédits) et comportementales (interactions, réponses aux relances), vérifiées par téléphone, puis validées à l'aide de documents officiels, notamment les relevés de compte.
Ces relevés, analysés par des techniques d'OCR, offrent des informations détaillées sur les comportements de consommation, comme les types, fréquences et montants des dépenses, permettant d'identifier des cycles temporels ou des déclencheurs du mal-endettement. Toutefois, les données sont affectées par la censure, certains prospects ne répondant pas aux appels ou n'envoyant pas les justificatifs, limitant l'analyse approfondie des dépenses aux seuls clients ayant fourni leurs relevés.
Encadrement et environnement de travail :
- Encadrement : La thèse sera dirigée par Catherine Trottier et Xavier Bry (Université de Montpellier, IMAG), en lien avec la direction R&D du Groupe Premista.
- Lieu : Alternance entre l'Université de Montpellier (IMAG) et les locaux de Premista à Nancy.
- Conditions : Contrat CIFRE de 3 ans, rémunération et couverture sociale selon les standards CIFR
Profil recherché :
Profil recherché :
- Diplôme de master (ou équivalent) en mathématiques appliquées, statistique, data science, économie quantitative ou discipline connexe.
- Compétences en modélisation statistique (séries temporelles, modèles de survie, machine learning).
- Maîtrise des outils de programmation (Python, R, ou équivalent) et des environnements d'analyse de données.
- Intérêt pour les problématiques socio-économiques, notamment l'endettement des ménages.
- Capacité à travailler en interdisciplinarité et à communiquer avec des acteurs académiques et industriels.
- Maîtrise du français et bonnes compétences en anglais (écrit et oral).
Modalités de candidature :
Les candidats doivent soumettre les documents suivants avant le 15 juillet 2025 à l'adresse candidature[a]premista.fr :
- Un CV détaillé.
- Une lettre de motivation expliquant l'intérêt pour le projet et les compétences pertinentes.
- Une copie des relevés de notes du master (ou équivalent).
- Deux lettres de recommandation (optionnel, mais recommandé).
- Un échantillon de travaux antérieurs (par exemple, mémoire de master, projet de recherche).
Les candidatures seront évaluées par un comité mixte (Université de Montpellier et Premista). Les candidats présélectionnés seront invités à un entretien.
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