Stage - 6 Mois - Analyste Quantitatif - (F/H)

**Description de l’entreprise**:
Institution financière internationale de premier plan, Natixis Corporate & Investment Banking met à disposition des entreprises, institutions financières, sponsors financiers, souverains et supranationaux une palette de services en conseil, investment banking, financements, banque commerciale et sur les marchés de capitaux.

Ses équipes d’experts, présentes dans environ 30 pays, conseillent les clients sur leur développement stratégique en les accompagnant dans le développement et la transformation de leurs activités tout en maximisant leur impact positif. Natixis CIB s’engage sur un alignement de son portefeuille de financements sur une trajectoire de neutralité carbone d’ici 2050 tout en aidant ses clients à réduire l’impact environnemental de leur activité.

Natixis CIB fait partie du pôle Global Financial Services du Groupe BPCE, deuxième groupe bancaire en France à travers les réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne. Elle bénéficie de la puissance financière et des solides notations du Groupe (Standard & Poor's : A+, Moody's : A1, Fitch Ratings: A+, R&I : A+).

**Poste et missions**:
**POSTE ET MISSIONS**

Vous rejoignez l’équipe Pôle Market and Counterparty Risk Modelling au sein du département Enterprise Risk Management (ERM), pour un stage de **6 mois** à partir de **début mars 2025**.

**Contexte du stage**

Au sein du Département Enterprise Risk Management (ERM) de la Direction des Risques de Natixis, le Pôle Market and Counterparty Risk Modelling est en charge de la spécification et du développement des modèles de risques et les modèles de pricing utilisés dans les système de mesures de risques de marché et de liquidité et de risque de contrepartie sur opérations de marché. Plus précisément, les principales missions du Pôle sont:

- Assurer le maintien de l'existant et les mises à niveau nécessaires du moteur de VaR, CVA VaR existant et du dispositif des stress tests;
- Définir et spécifier les fonctions de valorisation risque à intégrer dans les différents outils de mesure de risques de la direction des risques;
- Dans le cadre de l’homologation FRTB, définir la méthodologie du nouveau modèle de VaR historique;
- Être support quantitatif pour la direction des risk sur les de modèles de risque de marché et de pricing;
- Définir les méthodologies de traitement des données et de calibration des chocs associés aux facteurs de risque;
- Assurer une veille réglementaire et l’implémenter les normes méthodologiques sous-jacentes à la réglementation bancaire;
**Description de la mission**

En collaboration avec votre tuteur, l'objectif principal de ce stage est de développer des méthodes numériques visant à réduire le coût computationnel associé à la valorisation des dérivés pour l'estimation des risques de marché et de contrepartie. En nous appuyant sur les études déjà réalisées au sein du département, nous souhaitons mettre en œuvre un **proof of concept (POC)** pour démontrer l'innovation sous-jacente de ces approches prometteuses pour le calcul de la Value-at-Risk et l’Expected Shortfall d’un portefeuille de la Banque.

Le projet se concentrera sur les points suivants:

- **Valorisation des Produits Dérivés**: Nous mettrons l'accent sur la détermination précise des prix d'un portefeuille de dérivés tout en minimisant l'utilisation de fonctions de valorisation coûteuses;
- **Techniques d'Apprentissage Automatique**: Nous exploiterons les dernières techniques d'apprentissage automatique pour la régression et l'interpolation, en particulier la régression par processus gaussien (GPR), qui permet d'interpoler efficacement des fonctions irrégulières ou complexes en intégrant des connaissances préalables;
- **Application des Méthodes**: Nous appliquerons les techniques déjà explorées, telles que la quadrature bayésienne pour le calcul de l'ajustement de la valeur de crédit (CVA) sur un portefeuille d'échanges de taux d'intérêt et de swaptions européennes. De plus, nous continuerons à développer l'approche d'apprentissage automatique multi-fidélité pour valoriser un large portefeuille de produits financiers et calculer des métriques de risque comme la Value-at-Risk (VaR) et l'Expected Shortfall (ES) pour les swaptions bermudiennes;
- **Implementation du Proof of Concept**: Le POC servira à démontrer la réduction significative des coûts computationnels tout en maintenant une grande précision à travers une large classe de modèles et d'actifs de taux d'intérêt.

**Résultats Attendus**

À l'issue de ce stage, nous espérons fournir des résultats numériques démontrant l'efficacité du POC, ainsi que des recommandations pour l'implémentation de ces méthodes dans le cadre des pratiques de gestion des risques au sein de la banque.

Ce projet de stage représente une opportunité d'appliquer des concepts théoriques à des cas pratiques tout en contribuant à l'avancement des connaissances sur les méthodes de valorisation des dérivés et l'évaluation des risques dans le secteur bancaire.