Stage de fin d'étude

Description

Fondé en 2006, Nexialog Consulting est devenu l'un des acteurs majeurs du conseil spécialisé en banque et en assurance, et emploie aujourd'hui 200 collaborateurs dans nos bureaux parisiens.

Nexialog Consulting accompagne ses clients à travers sept lignes métiers :

• Actuarial Services
• Risk Strategy
• Risk Model
• Financial Markets & Investments
• Financial Control & Compliance
• Data
• Sustainability

Le pôle R&D :

Nexialog se fixe un objectif d'innovation constante. Le département Recherche et Développement (R&D), existant depuis plusieurs années, fait partie intégrante du cabinet. Chaque année, le pôle R&D met en œuvre plusieurs projets afin d'anticiper les besoins de nos clients et d'innover dans la conception de nouvelles solutions.

Mission

Vous aurez l'opportunité de travailler sur une approche innovante visant à intégrer les risques climatiques dans les modèles de crédit. La Banque Centrale Européenne (BCE) exige aujourd'hui que les établissements bancaires prennent en compte les risques liés au climat dans la gestion de leur risque de crédit. Concrètement, les facteurs climatiques et les projections d'impacts environnementaux doivent être considérés à chaque étape de la chaîne de crédit.

L'un des principaux défis dans la projection des probabilités de défaut (PD) réside dans la recherche de granularité, à la fois au niveau sectoriel et au niveau contrepartie. Si les entreprises sont évaluées via des scores ESG par les agences de notation, ces indicateurs restent non supervisés et difficiles à intégrer directement dans des modèles de PD.

L'objectif de ce stage est triple :

• Construire des scénarios sectoriels de valeur ajoutée brute (GVA) à l'aide de techniques innovantes de Machine Learning.

• Utiliser des scénarios pour projeter des PD sectorielles

• Intégrer les scores ESG pour différencier les contreparties au sein d'un même secteur, en affinant les projections de risque.

Ce stage s'inscrit dans la continuité des travaux de Nexialog sur l'intégration des risques climatiques dans la modélisation de la probabilité de défaut.

Ce stage pourra se réaliser en partenariat avec un de nos clients.

Ce stage pourra évoluer vers une thèse CIFRE pour un candidat motivé, sur la base de résultats prometteurs.

Profil

Vous avez le profil recherché si :

• Vous êtes étudiant(e) en dernière année de Grande École d'Ingénieurs ou d'une formation universitaire en Statistiques Probabilités appliquées/Econométrie, avec une spécialisation en ingénierie financière et un réel attrait pour la recherche et les questions climatiques.
• Vous maîtrisez la modélisation financière et le risque de crédit.
• Connaissance de Python.
• Vous avez une connaissance théorique des techniques de machine Learning et statistiques.
• Vous êtes à l'aise à l'écrit comme à l'oral, êtes curieux et avez un fort attrait pour les mathématiques financières.
• Vous êtes autonome et avez une forte capacité d'adaptation.

Rémunération : gratification selon profil

Début : avril/juin 2026

Durée : 6 mois (+éventuelle thèse)

Processus de recrutement

• Un entretien RH avec une chargée de recrutement.

• Un entretien technique avec vos futurs encadrants

• Un entretien de validation avec le directeur R&D

Pourquoi nous rejoindre ?

Un cabinet à taille humaine ayant pour valeurs la bienveillance, l'audace et la transparence.

Un management horizontal et de proximité pour un suivi adapté à chaque collaborateur.

Un cabinet engagé en RSE (Label Ecovadis, Label Global Compact, missions RSE).

• Un cabinet reconnu pour le bien-être de ses collaborateurs au travail (Baromètre social, charte de télétravail, primes de performance, prime de participation et d'intéressement).

Une vie interne très riche (after work, team building, kick-off, formations internes et externes).

32 rue de Trévise, 75009 PARIS

Convaincus que la richesse d'une équipe repose sur sa diversité, nous encourageons chacun(e) à postuler, indépendamment de son origine, genre, handicap, âge ou parcours professionnel.