Consultant - Analyste Quantitatif Risque de Crédit H/F - Lamarck Finance

QUI SOMMES-NOUS ? Lamarck Group est un cabinet de conseil spécialisé dans la transformation des institutions financières telles que les banques, les sociétés de gestion d’actif et les compagnies d’assurance, en matière de métiers et de réglementation, ainsi que dans l'innovation et les technologies. Nous accompagnons également quelques grandes entreprises. L’une des entités, Lamarck Finance accompagne les acteurs bancaires sur la modélisation, la validation et le backtesting de modèle en risque de crédit. L'une de nos entités, Lamarck Finance, fournit un accompagnement aux acteurs bancaires dans les domaines de la modélisation, de la validation et du backtesting de modèles de risque de crédit. Nous accompagnons des clients tels que la Société Générale, la BNP, le Groupe BPCE/Natixis ou encore le Groupe Crédit Agricole. Avec Farouk et le reste de l’équipe, nous souhaitons renforcer notre pôle Quantitative Method for Finance . Si ce qui suit ne vous évoque pas simplement un brouhaha de symboles, c'est que vous êtes au bon endroit : 12.5*EAD*(LGD * N( (1 - R)^-0.5 * G (PD) + (R / (1 - R))^0.5 * G (0.999)) - PD * LGD) * (1 - 1.5 x b(PD))^ (-1) × (1 + (M - 2.5) * b (PD)) LA MISSION QUI VOUS SERA CONFIÉE Comme Consultant(e) en Analyse Quantitative en Risque de Crédit , vous serez amené.e à intervenir sur des missions de modélisation ou de révision des modèles bâlois ou des modèles IFRS9, tels que modélisation de la PD, de la LGD, de l’EAD pour le calcul du RWA (capital réglementaire) ou de l’ECL (Expected Credit Loss). Vous pourrez également intervenir sur des missions de validation et de backtesting des modèles. Voici les différentes missions que vous serez susceptible de réaliser en mission : Définir des méthodologies de mesure et de monitoring du risque de crédit ; Modéliser le risque de crédit en estimant les probabilités de défaut (PD), les pertes en cas de défaut (LGD), les expositions en cas de défaut (EAD), les coefficients de conversion des garanties (CCF) ou les pertes attendues sur le portefeuille (ELBE). Concevoir des modèles internes de notation pour évaluer le risque de crédit, calculer les provisions sur les pertes ou estimer le coût du risque ; Construire des outils et des méthodes d’analyse et de pilotage du risque de crédit afin de mener des exercices de revue et de backtesting des modèles de risque internes ; Mener des travaux de Data Science en accord avec les besoins des projets Contribuer à la mise en œuvre des préconisations émises sur les modèles Effectuer des revues de validation quantitatives (vérification des calculs et des hypothèses) et qualitatives (revue documentaire) pour les modèles d’EAD, de PD et de LGD ; Définir et revoir les méthodologies de calcul des réserves comptables liées au risque de crédit ; Construire les bases de données pour la modélisation ou les backtesting ; S’assurer de la qualité des données et garantir leur fiabilité pour l’ensemble des modèles ; Assurer la conformité des modèles avec les exigences réglementaires bâloises et IFRS 9 ; Se tenir informé des évolutions réglementaires et de leurs impacts sur les modèles ; Rédiger la documentation des modèles pour documenter les hypothèses, les données et les méthodologies utilisées dans la construction des modèles. Travailler en relation étroite avec différentes directions (crédit, IT, finance) LES AVANTAGES À TRAVAILLER AVEC NOUS Intégrer le monde du conseil comporte de nombreux avantages, notamment la possibilité de découvrir de nouveaux environnements et de nouveaux modèles, ainsi que de rencontrer des experts venant de différentes banques. Cela permet d'enrichir son expérience en apprenant des différentes expériences et en contribuant à cette dynamique d'enrichissement mutuel. Participer à nos travaux de recherches sur l'intégration des risques climatiques dans les modèles réglementaires et plus spécifiquement sur la probabilité de défaut à travers la lecture d'articles universitaires, faire de la veille réglementaire sur les risques climatiques, proposer des techniques de modélisation et enfin participer à la rédaction d'articles ou encore de conférence. Participer à nos sujets de réflexion : l'application de Bâle IV, les méthodes de modélisation pour les indicateurs de risque, les approches innovantes de machine learning pour le risque de crédit, etc. DANS QUEL ENVIRONNEMENT VOUS ALLEZ TRAVAILLER Nos bureaux sont basés à Paris entre l’Arc de Triomphe et la Tour Eiffel (avec vue ) et tu seras amené.e pendant tes missions à te rendre chez ton client (Paris intra-muros et petit couronne). L'ambiance de travail au cabinet (en toute objectivité) est très agréable, d'ailleurs je vous invite à venir le plus souvent travailler depuis nos bureaux. VOUS ÊTES LA PERSONNE IDÉALE SI... Vous avez une ou plusieurs expériences sur des environnements de modélisation, de validation de modèle en risque de crédit (projet d’études, stage, alternance, CDD, CDI). Vous êtes capable de puiser dans la théorie tout en étant capable d’adapter la théorie à la pratique. Vous savez défendre vos idées et vos points de vue. Votre entourage vous reconnaît une grande curiosité, vous avez cette capacité à investiguer, chercher l’erreur et surtout la comprendre. LES PRÉREQUIS INDISPENSABLES Diplômé.e d'un bac +5 en mathématiques appliqués ou en statistiques. Entre 3 à 6 ans d’expérience sur des environnements de modélisation ou de validation de modèle. Vous êtes familier avec les techniques de modélisation statistique : modèle de scoring, de notation, modélisation des indicateurs de risque de crédit. Vous maîtrisez l'aspect réglementaire en matière de risque de crédit, notamment les normes Bâle III et IFRS 9, à défaut vous savez aller chercher l'information. Vous avez une bonne maîtrise des environnements techniques : Python, SAS, R, VBA. BON À SAVOIR Rémunération selon profil € Primes business et cooptation possibles, déplafonnées Carte Swile (titres-restaurants 9€/jour) Télétravail en fonction des contraintes clients Paris 16 NOTRE PROCESSUS DE RECRUTEMENT Premier échange découverte avec un Business Partner Deuxième entretien métier l'un.e de nos Consultant.e.s expert.e.s en modélisation et validation de modèle en risque de crédit. Troisième entretien projection avec notre Directeur Commercial, Antoine ou l'un des associés, Laurent.