Credit agricole Personal Finance & Mobility - RGR

Au sein de l’équipe Risques de Crédit de CA PFM, vous apportez à l’équipe une lecture prospective et décisionnelle des enjeux de capital. À partir des productions existantes, vous analysez les facteurs d’évolution des RWA crédit et leurs conséquences sur la solvabilité, renforcez la revue critique des hypothèses de stress et proposez des leviers de maîtrise du risque cohérents avec la stratégie et l’appétit au risque.

1. Lecture Risques des RWA et des impacts sur le capital
•  Construire une revue régulière des RWA crédit par entité et portefeuille.

•  Relier coût du risque, provisions, RWA et impacts crédit sur les fonds propres et le ratio CET1, en articulation avec la Finance. Anticiper les effets du backstop prudentiel NPE, en distinguant couverture comptable et déductions prudentielles éventuelles.

2. Revue critique des hypothèses et des résultats de stress
•  Examiner les scénarios et leur transmission aux portefeuilles avec les équipes dédiées ; apprécier les spécificités pays, retail et corporate.

•  Questionner les hypothèses, la granularité et les limites des projections ; distinguer contraintes imposées par les exercices superviseurs et choix internes. Évaluer le réalisme, les délais et l’éligibilité des actions de gestion selon le cadre de l’exercice ; formaliser les réserves et recommandations.

3. Contre-analyses et sensibilités ciblées avec les outils data
•  Réaliser des analyses de sensibilité et des contre-analyses proportionnées sous Dataiku, SQL et/ou Python, pour objectiver les points de débat et identifier les facteurs de vulnérabilité.

•  Documenter sources, hypothèses, limites et rapprochements avec les productions officielles ; rendre les analyses reproductibles et réutilisables, avec les équipes data.

4. Appui aux arbitrages risque / capital
•  Évaluer, avec les responsables retail et corporate, les leviers de maîtrise du risque et de consommation de capital : politiques d’octroi, limites, mix de portefeuille, garanties, recouvrement et, lorsque pertinent, cessions ou transferts de risque avec les équipes expertes.

•  Mettre en regard efficacité, coûts, délais, faisabilité et risques résiduels. Contribuer au volet crédit de l’ICAAP, du cadre d’appétit au risque et des exercices de planification.

5. Restitution au management et gouvernance
•  Préparer des synthèses et avis Risques pour les comités : facteurs d’évolution des RWA, vulnérabilités sous stress, impacts capital et décisions proposées.

•  Organiser le suivi des hypothèses contestées, arbitrages et actions retenues ; contribuer aux échanges avec la DRG et les superviseurs sur le périmètre crédit, en lien avec les responsables des exercices.

6. Supervision entités
•  Superviser une à deux entités sur le risque de crédit, sécuriser le coût du risque en accompagnant les entités en tant que business partner.

Université

Bac + 5 en finance, gestion des risques, statistiques, économétrie ou école d'ingénieur.

Expérience en risque de crédit, analyse prudentielle ou stress tests, avec une capacité démontrée à interpréter les résultats et à formuler des recommandations métier.

Capital et crédit - Bonne maîtrise des RWA crédit, des approches standard et IRB, des paramètres de risque et des mécanismes d'impact sur les fonds propres et le ratio CET1.

Analyse prospective - Compréhension des stress tests, de l'ICAAP, de l'appétit au risque et des liens entre qualité des actifs, coût du risque, provisions, RWA et capital ; connaissance du backstop prudentiel NPE.

Revue critique - Capacité à apprécier la sévérité et la cohérence des hypothèses, les limites des modèles et le réalisme des actions de gestion, sans se limiter à produire un calcul.

Autonomie analytique - Aptitude à exploiter des données, construire des sensibilités documentées et réconcilier des résultats. Expérience de Dataiku appréciée.

Posture et communication - Esprit critique constructif, synthèse, pédagogie et travail transverse ; anglais professionnel. Connaissance conso / automobile / mobilité appréciée

Excel, PowerPoint ; SQL et Python pour les analyses. Dataiku souhaité, ou expérience d'un environnement analytique équivalent avec capacité de montée en compétence rapide. Outils de visualisation appréciés.