Stage

Assistant Data Scientist en analyse exploratoire H/F

Publiée le 27/11/2020

  • Montrouge - France
  • Risques / Contrôles permanents

Description du poste

La Direction Risk and Permanent Control (RPC) fait partie de la ligne-métier Risques et Contrôles Permanents de Crédit Agricole S.A. Elle identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels physiques et techniques sur le périmètre de Contrôle Interne de CACIB. RPC est en outre responsable du pilotage et de la supervision du dispositif de contrôle permanent de CACIB, tous vecteurs de risques confondus.

 

Vous intégrerez l’équipe « Modèles Quantitatifs de Portefeuille ». Dans ce cadre, vous contribuerez de manière générale à l’amélioration des méthodologies de détection et de gestion des risques de crédit.


L’objectif du stage est d’explorer des bases de données massives et de développer des outils innovants, en se basant sur les techniques de machine Learning et Deep Learning afin d’améliorer le dispositif de suivi et de maitrise des risques de crédit et de transformer la manière d’analyser les risques et les opportunités commerciales.

L’équipe mène plusieurs projets de modélisation autour de la donnée. Vous aurez un rôle de data scientist et aurez comme principale mission d’explorer des sources de données financières volumineuses afin d’en tirer des insights pour améliorer les performances prédictives des modèles en place. Le stage se déroulera en deux étapes.

Etape 1 : Approche exploratoire
- Approprier  les outils et modèles existants, 
-Etudier l’étendue de la donnée disponible et réaliser des analyses exploratoires sur la donnée (statistiques descriptives, clustering, visualisation, …),
- L’objectif de cette étape est d’améliorer notre connaissance de la donnée et du comportement de nos clients, de détecter les opportunités d’améliorer nos modèles prédictifs par de nouvelles features ou d’identifier des cas d’usages pertinents. 


Etape 2 : Modélisation 
- Mettre à profit la connaissance de la donnée afin d’élaborer des modèles prédictifs et répondre à un cas d’usage concret
- Construire des « features » utiles en matière de prédication de la dégradation de qualité de crédit des clients 
- Proposer des modèles et des algorithmes afin d’optimiser les performances prédictives
-  Les modèles devront ensuite être accompagnés par des techniques d’interprétation
- Documenter les travaux effectués


Missions transverse 
- Vous épaulerez l’équipe dans ses projets liés à la donnée. Vous contribuerez notamment aux différents travaux d’alimentation

e campus Evergreen situé à Montrouge sur lesquel vous effectuerez votre mission, est activement ouvert sur la ville et intégrés dans un écosystème et une vie locale dynamique. Vous y découvrirez un environnement de travail moderne et agréable dans des bâtiments aux dernières normes HQE environnementales, de nombreux services (salle de sports, boulangerie, conciergerie, vélos électriques, take-away, etc.).

 

    • Date de prise de fonction
    • 17/01/2021
    • Niveau d'étude minimum
    • Bac + 5 / M2 et plus
    • Formation / Spécialisation
    • Formation : Université ou Ecole d'ingénieur
      Spécialisation : Mathématiques, statistiques, finance de marché, en gestion des risques ou en machine learning.
      Une précédente expérience en analyste quantitatif serait un plus.
    • Niveau d'expérience minimum
    • 0 - 2 ans
    • Soft skills
    • Hard skills :
      - Bonnes connaissances en mathématiques financières

      Soft skills
      - Curiosité, esprit d'analyse et de synthèse ;
      - Rigueur, fiabilité et sens de l'organisation ;
      - Etre autonome et force de proposition ;
      - Sens du travail en équipe.
    • Outils informatiques
    • - Python Scikit-Learn, Keras est un plus
      - SQL
    • Langues
    • Français et Anglais courants
Crédit Agricole CIB
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Assistant Data Scientist en analyse exploratoire H/F

Publiée le 27/11/2020

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  • 2020-52484
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