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Il y a 4 jours

Roubaix, Hauts-de-France Crédit Agricole Personal Finance & Mobility Temps plein

Qui sommes nous ? 🏠


Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, filiale à 100 % du Groupe Crédit Agricole, est un leader du financement personnel et un acteur majeur de la mobilité durable en Europe.

 

Présent dans 22 pays, le groupe accompagne chaque jour les particuliers dans la réalisation de leurs projets grâce à une large gamme de solutions de financement, de paiement, d’assurance et de mobilité. À travers ses activités il contribue également à la transition énergétique dans les domaines de l’habitat, de la consommation et des déplacements.

 

Rejoindre Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, c’est intégrer un environnement riche en métiers et en expertises au sein d’un groupe engagé, innovant et reconnu pour la qualité de vie au travail. Et parce que les talents de demain se construisent aujourd’hui, nous vous donnons les moyens d’apprendre, d’oser, de contribuer et de grandir avec nous



Découvrez notre univers


Vous rejoindrez l’équipe Quantitative Risk (QRI) dont la mission est de développer, suivre la performance et garantir la gouvernance des modèles de risque de crédit utilisés pour le calcul des exigences réglementaires (IRB), des provisions IFRS 9 et des exercices de stress testing. L'équipe définit également les standards méthodologiques du Groupe et accompagne les filiales internationales dans la mise en œuvre et la supervision de leurs dispositifs de modélisation.


Les exercices annuels de Backtesting des paramètres IRB (PD, LGD, CCF) constituent une étape clé du dispositif de surveillance des modèles. Ils nécessitent la réalisation de nombreux traitements de données, analyses statistiques et travaux de reporting destinés aux instances de gouvernance et aux autorités de supervision.

Dans le cadre de sa stratégie d'innovation, l'équipe souhaite explorer le potentiel de l'IA Générative et des agents IA pour automatiser et fiabiliser ces processus.


Au sein de l'équipe QRI, le stagiaire participera à la conception d'une plateforme de Backtesting augmenté par l'IA couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur, de la production des indicateurs à la génération automatique des rapports.



Concrètement, que ferez-vous ?


  • Cartographier les processus actuels de Backtesting IRB et identifier les opportunités d'automatisation
  • Développer une chaîne de calcul sous Python permettant la production automatisée des analyses réglementaires
  • Concevoir un référentiel de contrôles et d'indicateurs de performance des paramètres PD, LGD et CCF
  • Développer des agents IA capables d'interpréter les résultats produits et d'identifier automatiquement les principaux points d'attention
  • Étudier l'utilisation des Large Language Models (LLM) pour la génération automatique de commentaires d'analyse
  • Mettre en place une génération automatisée de rapports Word, PowerPoint ou Web destinés à la gouvernance
  • Évaluer la pertinence, la robustesse et la traçabilité des analyses produites par l'IA dans un environnement réglementé
  • Proposer une architecture cible pour l'industrialisation de la solution


Technologies

  • Python
  • Data Science & Machine Learning
  • IA Générative (LLM)
  • Agentic AI
  • Prompt Engineering
  • Reporting automatisé
  • Git / DevOps
  • Risque de crédit et réglementation bancaire


Livrable final

Réalisation d'un prototype d'assistant IA dédié au Backtesting IRB, capable de :

  • Produire automatiquement les indicateurs réglementaires
  • Générer les graphiques et tableaux de synthèse
  • Rédiger une première version du rapport annuel
  • Expliquer et commenter les résultats
  • Assister les modélisateurs dans l'analyse des performances des modèles




Le profil que nous recherchons


Niveau d’études préparé:

☒Bac +5


Formation :

Data Science, Intelligence Artificielle, Statistiques, Économétrie, Mathématiques Appliquées ou Finance Quantitative


Ecoles souhaitées:

ENSAI - ENASE – Ecole ingénieur - Master ESA, Dauphine, Paris 1, Toulouse


Outils informatiques :

SAS – Python - R - Copilot - AWS – Dataiku - Snowflake


Compétences recherchées:

  • Bonne maîtrise de Python et des outils d'analyse de données
  • Connaissances en statistiques, économétrie ou machine learning
  • Intérêt pour l'Intelligence Artificielle et ses applications en finance et gestion des risques
  • Esprit d'analyse, rigueur et capacité de synthèse
  • Bonnes capacités de communication écrite et orale
  • Curiosité, autonomie et goût pour l'innovation


Langue :

Anglais technique


Durée souhaitée :

☒ 6 mois







Ce qui compte pour nous


Vous apporterez votre énergie, vos idées et votre regard neuf. Crédit Agricole Personal Finance & Mobility vous apportera l'accompagnement, l'expertise et les opportunités d'un groupe leader. Construisons la suite ensemble