Apprenti.e économiste et datascientist en risque de crédit F/H
PARIS 07 (75)
Alternance
Systèmes d'informations / Télécom / Développement
Data scientist
Bac +3/4
Description
Description de l\'entreprise :Etablissement financier public, nous remplissons des missions d\'intérêt général en appui des politiques publiques. Depuis plus de 200 ans, nous jouons un rôle majeur dans la transformation de notre pays. La réduction des inégalités territoriales et sociales, la lutte contre le changement climatique...sont autant de défis auxquels notre pays fait face et pour lesquels nous nous mobilisons aujourd\'hui, plus que jamais. Au sein du département des risques financiers, le service Pilotage et Monitoring credit est chargé d\'assurer un pilotage du risque de crédit au niveau Groupe, de renforcer sa présence de monotring sur l\'ensemble du cycle de risque du crédit et de développer les axes du risque de crédit (Etudes, systèmes d\'alertes, recherche, échanges filiales). Le mot du manager Les enjeux du grand pôle financier public et les avancées technologiques de ces dernières années ont bousculé les pratiques dans le domaine de la gestion des risques. La Direction des Risques Groupe (DRG) s\'inscrit dans cette dynamique de recherche et de monitoring du risque de crédit en s\'appuyant sur une équipe expérimentée dédiée au pilotage des risques, la Business Intelligence et l\'intelligence artificielle.Mission :Au sein de l\'équipe, vous participerez activement : • Aux travaux méthodologiques permettant la prise en compte du risque de crédit dans les analyses des contreparties • A la collecte et au traitement des données internes • Au développement d\'un outil web permettant une analyse automatique du risque credit par contrepartie • A l\'intégration des besoins spécifiques des analystes • Aux réunions de pilotage du projet
Profils recherchés
Connaissances souhaitées • Langages de programmation : Python, Business Object BI4, VBA, HTML, Javascript • Outils de visualisation : Matplotlib, Bokeh, Django, Flask • Outils de gestion des données : excel, numpy, pandas • Algorithmes de machines learning supervisés et non supervisés : régression logistique, arbres de décision, random forest, ACP, t-SNE, deep learning,... • Connaissance du risque de crédit et/ou climatique : PD, LGD, EAD, réglementation baloise, RGPD • Esprit critique : contrôle de cohérence, recherche bibliographique Diplôme préparé et spécialité éventuelle De formation BAC+4 en école d\'ingénieur, université avec une spécialisation en data science, gestion des risques et une forte composante en informatique Qualités personnelles • Rigoureux (se), méthodique, curieux (se) • Esprit d\'analyse et hauteur de vue • Qualités relationnelles et aptitude au travail en équipe • Créativité, capacité d\'innovation, force de proposition • Goût pour l\'analyse économique et financière