Analyste Data Risque de Crédit

il y a 2 semaines


Paris, Île-de-France MPG Partners Temps plein

Le cabinet
:

Parce que la finance change, MPG Partners, cabinet de conseil en management exclusivement dédié aux services financiers, est perçu par nos clients comme une force d'accompagnement agile.

Nous intervenons notamment auprès des leaders de la place (BNPP, SG, BPCE, Natixis, CASA, CACIB, CDC, BDF, AXA…) dans la définition de la mise en place de modèles opérationnels sur les activités de Marchés, Banques et Assurances, particulièrement en risques, finance, opérations et conformité.

La satisfaction de nos clients est au cœur de nos services. L'excellence, l'innovation et l'esprit d'équipe sont des valeurs de nous portons en mission. Eclairés par un programme interne de R&D prestigieux (CNRS, Académie des Sciences, Pôle Finance Innovation…), nos collaborateurs trouvent de solutions sur mesure aux challenges de nos clients.

Comment rester compétitif face aux défis des transformations digitales ? Comment piloter un établissement bancaire et financier, souvent imposant, dans un nouvel environnement réglementaire et économique mouvant ?

Parce que nous recrutons sans dogmes, c'est votre volonté de transformer les codes du secteur qui fera la différence.

Rejoindre MPG Partners, c'est rejoindre un cabinet avant-gardiste en adéquation avec son temps.

Description du poste

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons des consultants ayant une forte appétence pour les problématiques autour de la donnée pour intervenir sur des sujets Risque de crédit (RWA, Provisions ou IFRS9) au sein d'équipes Risque de Crédit, essentiellement pour accompagner une Banque de détail.

Nous cherchons des consultants pour renforcer notre présence sur les projets stratégiques de nos clients en data management.

Profils recherchés :

·   Diplômé d'une grande école d'ingénieurs en mathématiques avec spécialisation en mastère finance / mathématiques, ou master finance de très bon niveau

·   Expérience de 2 à 5 ans sur des problématiques autour de la manipulation de données et capable de faire preuve d'autonomie sur ces sujet : data quality, structuration/transformation/manipulation de données, cadrage et analyse fonctionnelle de projets de transformation.

·   Connaissance de langages informatiques : SAS (désiré), SQL (nécessaire)

·   Bonnes connaissances dans un des domaines fonctionnels suivants : risques de crédit (modèles de provisions, RWA ou IFRS9)

·   Connaissance de la réglementation en banque ou assurance appréciée

·   Bonnes compétences rédactionnelles, capacité d'analyse et de synthèse

·   Aisance relationnelle

Une implication forte est attendue dans la capitalisation de nos savoirs (formation, publication, offres).



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