Les offres de “LCL”

Expire bientôt LCL

Ingénieur d'études statistiques et actuarielles H/F

  • CDI
  • Baleyssagues (Lot-et-Garonne)
  • Études / Statistiques / Data

Description de l'offre



Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Commercial / Relations Clients

Type de contrat

CDI

Missions

Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est aujourd'hui une banque de détail de premier plan au service de ses clients urbains. Grâce à son réseau de près de 1 900 implantations (agences, pôles banque privée, agences habitat et implantations de la Banque des entreprises), LCL accompagne 6 millions de clients particuliers et est la banque d'une entreprise sur trois.

En tant qu’Ingénieur d'études statistiques et actuarielles, vous rejoindrez le service Modélisation des Risques de la Direction Risques et Contrôles Permanents de LCL ; une équipe jeune et dynamique évoluant dans un contexte où les exigences réglementaires en matière de gestion de risques crédit côtoient une expertise métier reconnue sur de nombreux domaines de l’activité bancaire.

Vous aurez pour mission, par l'analyse quantitative, d'aider LCL dans l'optimisation de ses politiques d’engagement, de recouvrement, de provisionnement et d’allocation des Fonds Propres.

Dans ce cadre, vos principales missions sont :

Contribuer à l'efficacité du dispositif Bâle IV  :
Accomplir les travaux nécessaires à l’estimation et au suivi des paramètres Bâlois Retail (PD, LGD, EAD – CCF), et affiner les calculs en réalisant des études complémentaires (e. g. segmentation) ;
Réaliser la construction de modèles de scores bâlois Retail, et assurer la mise en place et le suivi de tous les travaux de benchmarking et de backtesting (suivi de la performance et de la stabilité) de ces outils de notations (scoring) ;
Effectuer les exercices de stress-testing en collaboration avec CAsa et les métiers, et développer des modèles de stress sur les portefeuilles Retail (et en analyser les impacts sur l’ensemble du portefeuille LCL) ;

Construire des nouveaux systèmes décisionnels en testant des techniques innovantes liées à la data science :
Développer, en lien avec les métiers, les Outils d’Aide à la Décision (scores d’octroi, etc.) permettant la qualification du risque et/ou l’aide à la décision de crédit, et en effectuer le backtesting ;
Contribuer à l’utilisation de nouveaux logiciels de Data Sciences (R, Python, Dataiku, etc.) ;
Déployer des algorithmes complexes pour l’optimisation des systèmes de scoring tout en travaillant à une plus grande « lisibilité » et une meilleure « explicabilité » des méthodes pour s’assurer de leur conformité réglementaire.

Apporter l’expertise quantitative au pilotage du risque de crédit  :
Mettre en place des méthodes de calcul de provisionnement en lien avec les normes comptables IFRS 9 et en estimer les paramètres avec une vision prospective ;
Participer à la réalisation d’exercices réglementaires (TRIM, Benchmarking Portfolios, ECAF Static Pool, etc.) ;
Échanger et assurer un rôle d’aide à la décision, auprès de différents métiers (Engagements, Recouvrement, Risques et Contrôles Permanents, Direction Financière ou Marketing, etc.) par le biais d’analyses quantitatives « ad hoc », sur les évolutions des composantes du risque de contrepartie ;

Profil recherché



Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Formation : Ecoles d'Ingénieur (ENSAE, ENSAI, …) ou Universités (Bac+5 / M2 et plus Mathématiques / Statistiques)
Spécialisation : Statistiques / Gestion des Risques

Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans

Compétences recherchées

Sens de l'analyse et de la synthèse, rigueur et autonomie, aptitude au travail en équipe, capacités organisationnelles et rédactionnelles, bonne expression orale et aptitude à vulgariser des concepts abstraits, connaissance des techniques d'Intelligence Artificielle (machine learning), connaissance de la réglementation bâloise et IFRS 9

Outils informatiques

SAS (la certification SAS est un plus), R, Python, SQL, Dataiku

Faire de chaque avenir une réussite.
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