Risk and Permanent Control (RPC) de CA CIB fait partie de la ligne métier Risques et Contrôles Permanents de Crédit Agricole S.A.
La Direction de RPC identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels.
L’équipe modèle interne est responsable des méthodologies pour les risques de marché et les risques de contrepartie sur opérations de marché. Son périmètre recouvre la validation des paramètres de marché pour les mesures de risque (économétrie), les modèles des mesures de risques de marché Pilier I ( VaR, SVaR, CVA Var, CVA SVaR, IRC ainsi que les métriques du nouveau dispositif FRTB) et pilier II, la définition et le contrôle a posteriori du modèle IMM pour le suivi du risque de contrepartie, la définition des stresses transverses réglementaires ( adverses, extrêmes, hypothétiques, historiques, inversés), le suivi et la validation du modèle de calcul des marges initiales sur les dérivés de gré à gré (modèle SIMM), et enfin les méthodologies générales du dispositif de valorisation prudente du Groupe Crédit Agricole.
Le poste couvre les modèles internes et réglementaires sur le risque de marché de manière générale.
Les missions du modèle interne recouvrent analyses, développements, études quantitatives, rédactions de notes méthodologiques, interactions avec les équipes de suivi des risques et du Front Office ainsi que les équipes de validation et d’inspection.
Les premières missions à remplir porteront plus spécifiquement sur la modélisation du risque émetteur dans le portefeuille de trading: approche standard SA-DRC et approches internes pilier I IRC (Incremental Risk Charge) et pilier II DRC (Default Risk Charge).
Les approches internes s’appuient sur la modélisation d’évènements de migration et défaut des émetteurs avec une intégration numérique par simulation Monte-Carlo. Des recherches sont à poursuivre ou initier sur plusieurs composants du modèle DRC : corrélations, modèles de LGD stochastique, probabilités de défaut, représentation des produits non-linéaire.
Egalement sur le pilier II des travaux de R&D à plus long terme sont attendus sur l’intégration du risque climatique, sur l’intégration des risques liés à des options non financières sur certains produits etc. Ces nouvelles modélisations pourront typiquement faire appel à des algorithmes d’apprentissage (machine learning).
Egalement le candidat assurera le suivi du modèle SIMM pour le calcul des marges initiales : suivi de la performance des back-testings, calibration, définition de la représentation des nouveaux produits, veille réglementaire.
Enfin le candidat aura progressivement l’occasion de suivre les autres modèles couverts par l’équipe : VaR, SVaR, SA-FRTB.
Les développements sont effectués dans les langages suivants : Python, C# ou C++.