Ingénieur quantitatif H/F - Montrouge, France - Crédit Agricole CIB

    Crédit Agricole CIB
    Crédit Agricole CIB Montrouge, France

    il y a 4 semaines

    Default job background
    CDI
    Description

    Description du poste

    Type de métier

    Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

    Types de métier complémentaires

    Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financière et économique

    Intitulé du poste

    Ingénieur quantitatif H/F

    Type de contrat

    CDI

    Poste avec management

    Non

    Cadre / Non Cadre

    Cadre

    Missions

    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.

    Les principales missions sont les suivantes :

    Analyse et validation des paramètres de marché utilisés pour le calcul des indicateurs de risques de marché et les risques de contrepartie sur opérations de marché (VaR, Stressed VaR, Stress, FRTB-SA ...) ceci pour l'ensemble des facteurs de risques (Dérivés de Taux, Repo, Forex, Commodities, Dérivés Actions, Dérivés de Crédit, Obligataires...) ;

    Développements avancés en Python, SQL, Git, Data Science ;

    Mise en œuvre des nouvelles méthodologies et facteurs de risques en adéquation avec le Modèle Interne, la Recherche Quantitative et le Risk Management ;

    Diverses calibrations de méthodes spécifiques aux modèles de VaR ;

    Le back-testing de la VaR comprenant divers tests statistiques ;

    Rédaction de la documentation

    Parmi les autres missions rattachées au poste on peut citer :

    La participation aux recherches s'appuyant sur des techniques de Machine Learning (Data Science) pour améliorer certains processus et modèles (Météo statistique des séries temporelles et rendements, détection d'anomalies/outliers,...).

    Compléments

    La majorité des postes est éligible au télétravail dans les conditions prévues par notre accord reposant sur le double volontariat (collaborateur & manager) et après une période d'intégration réussie.

    Crédit Agricole CIB s'engage en faveur de l'insertion des personnes en situation de handicap, ainsi ce poste est ouvert à toutes et à tous.

    Localisation du poste

    Zone géographique

    Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

    Ville

    Montrouge

    Critères candidat

    Niveau d'études minimum

    Bac + 5 / M2 et plus

    Formation / Spécialisation

    Université, école d'ingénieur ou de commerce

    Niveau d'expérience minimum

    0 - 2 ans

    Compétences recherchées

    Compétences métier attendues :

    Connaissance des produits financiers et en particuliers des risques de marché

    Niveau avancé en programmation (Python)

    Compétences transversales attendues :

    Connaissances des mathématiques financières et des statistiques.

    Machine Learning/Data Science

    Outils informatiques

    Bon niveau en développement orienté objet (Python, C#, ) , connaissances en R et VBA appréciées

    Langues

    Anglais courant (écrit et oral)