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Modélisation du risque de crédit : construction d’un dashboard sur la modélisation de la PD IFRS 9

Societe Generale

Postée il y a 53 jours

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Lieu : Nanterre
Contrat : Stage

Les missions du poste

Vos missions au quotidien

Au sein de la Direction des risques, le service RISQ/MDL/MOD a la charge de la modélisation et de l’évaluation des risques de la banque. L’équipe se découpe en quatre pôles : deux pôle bâlois (Non Retail et Retail), un pôle Stress Test/ESG et un pôle IFRS9 – au sein duquel se déroulera le stage. L’équipe IFRS9 développe et monitore les modèles de Probabilités de Défaut (PD) et de « Loss Given Default » (LGD) sur les périmètres Non Retail et Retail.

Les équipes chargées de l’octroi des prêts, de la gestion des risques ou encore la Direction Générale font remonter des besoins qui alimentent les travaux de l’équipe RISQ/MDL/MOD. Les modélisateurs collaborent donc, entre autres, avec les équipes de collecte des données, de reporting ainsi que les économistes du Groupe pour répondre à ces besoins. Enfin, RISQ/MDL/MOD doit s’assurer d’être en ligne avec le cadre réglementaire, en constante évolution, via des échanges réguliers avec le régulateur et les équipes d’audit interne.

Dans le cadre de la modélisation de la probabilité de défaut (PD) sous la norme IFRS 9, les équipes sont amenées à rechercher un lien entre les taux de défauts historiques et les variables macro-économiques (PIB, taux de chômage etc…) les plus pertinentes d’un point de vue statistique et économique. Ces travaux s’effectuent en collaboration avec les équipes en charges des prévisions économiques et de la production du coût du risque du Groupe SG et peut résulter sur une liste de plusieurs milliers de modèles candidats.

Dans le but d’aider l’ensemble des parties prenantes à prendre une décision sur le choix du modèle retenu, l’objectif de ce stage est de construire un dashboard synthétisant les résultats obtenus par l’équipe MOD au cours de la modélisation de la PD (variables macro-économiques les plus pertinentes, impacts sur les Expected Credit Losses (ECL)). Ce dashboard devra être suffisamment intéractif pour se mettre à jour en même temps que les contraintes de modélisation imposées par les équipes partenaires de MOD.

Le profil recherché

Et si c’était vous ?
· Formation requise : Ecole d’ingénieur ou Master en Statistiques / Mathématiques appliquées / Informatique

· Connaissances requises :

o Maîtrise de la programmation sous R, Python

o Manipulation des bases de données

o Connaissances des modèles statistiques

· Compétences additionnelles :

o Logiciels bureautiques : Pack Office

· Bon niveau d’anglais écrit

· Aptitudes comportementales : autonomie, curiosité, proactivité, rigueur, esprit d’équipe Et si c’était vous ?
· Formation requise : Ecole d’ingénieur ou Master en Statistiques / Mathématiques appliquées / Informatique

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o Maîtrise de la programmation sous R, Python

o Manipulation des bases de données

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