Crédit Agricole S.A.

📈 Intégrer la Finance de Crédit Agricole S.A., pourquoi pas ! 
  
Nous rejoindre, c’est contribuer au pilotage des équilibres financiers et durables du Groupe.  C’est travailler au service de nos clients et de la société, en lien avec les filiales et les Caisses régionales et en étroite collaboration avec les autres fonctions supports.  
  
  
Au sein de la Direction du Pilotage Financier Groupe, vous rejoindrez le Département Risques & Contrôles Permanents qui a pour missions le contrôle, la gestion des risques et la revue des modèles liés aux activités de la Gestion Financière de Crédit Agricole S.A.  

  
L’équipe Risk Management et validation de modèles est composée de 6 personnes dont 3 ont la charge de la revue des modèles de la gestion actif-passif (ALM).  

 
 
💪🏼 Vous intègrerez des équipes agiles, sachant faire preuve d’initiative, ayant le goût des chiffres et du challenge, dans un environnement en mouvement permanent.  

 
🚀 Nous pensons également à votre avenir : la ligne métier Finances rassemble plus de 3 000 personnes et offre de nombreuses opportunités de carrière motivantes et diversifiées. L’alternance se déroule dans une équipe rattachée à la ligne de métier Risques et ouvrira également des perspectives dans cette direction. 

🎯 Votre mission si vous l’acceptez :  

• analyse statistique de données  
• développement d’outils pour ces analyses (en Python) 
• revue conceptionnelle, test et implémentation ds modèles 
• rédaction de rapports de revue 

🎁 Les + du métier :  
  
Cette expérience vous permettra de :  

• faire connaissance des enjeux de l’ALM d’un grand groupe bancaire 
• découvrir la modélisation mathématique appliquée au bilan d’une banque 
• interagir avec des personnes d’horizon différent, appartenant à différents métiers 
• appliquer vos connaissances théoriques 
• approfondir votre compréhension des théories statistiques et mathématiques et de leur lien avec les applications pratiques 
• contribuer aux projets innovantes 

Mathématiques financières, finance quantitative, statistiques

Compétences métiers  

• statistiques 
• mathématiques financières et techniques de modélisation 
• analyse des données 
• programmation (Python) 
• connaissance des produits de taux d’intérêt et de leurs risques 

 
Compétences transverses  

• bon relationnel, curiosité et esprit critique 
• esprit de synthèse, capacité d’expliquer des sujets complexes 
• autonomie et capacité de prendre en charge un sujet 
• dynamisme et polyvalence 
   

Python et R