Crédit Agricole S.A.

Au sein de la Direction des Risques Groupe (DRG) de Crédit Agricole SA, vous rejoindrez la Direction de Validation et gestion du risque de Modèle Groupe (DRG/VMG).

Rattaché à l’unité en charge de la Validation des Modèles Internes (DRG/VMG/VMI), vous intégrerez une équipe dynamique à la frontière des métiers de modélisation et d’audit avec une composante quantitative marquée. Vous aurez pour mission de superviser les travaux de validation des modèles internes de risque de crédit menés par l’équipe.

Dans ce cadre, vous évoluerez sous l’autorité du Responsable de l’unité Validation Modèles Internes avec pour objectif d’assurer la qualité et la cohérence des travaux de second regard indépendant des modèles de risque de crédit (modèles IRB, de provisionnement, d’octroi, etc.). Vous serez amené(e) à :

• superviser les travaux des collaborateurs de l’équipe en charge des revues pendant toute la phase des projets (cadrage, déroulement de la mission, restitution et présentation des conclusions en comité) ;

• veiller à la qualité et l’homogénéité des travaux menés en lien avec la réglementation et les guides internes de contrôle des modèles existants ;

• assurer le relais auprès du responsable de l’équipe, en remontant régulièrement les informations clés sur les revues en termes de qualité du déroulement et d’identification des constats ;

• contribuer à défendre les validations accordées auprès des auditeurs internes et externes, en particulier dans le cadre de la validation des modèles réglementaires ;

• piloter des projets transverses en lien avec le suivi et la maintenance du corpus méthodologique et des outils mis à disposition de l’équipe sur la validation des modèles de risque de crédit.

Niveau d’étude : Bac+5 / M2 et plus

Vous êtes issu(e) d'une formation supérieure de type Université / Grandes écoles (ex. :ENSAE, ENSAI, ISUP) avec une spécialisation en mathématiques, statistiques, Finance. 

• Très bonnes connaissances en modélisation statistique et réglementaires notamment sur le risque de crédit
• Capacités d’organisation et d'adaptabilité
• Ecoute et prise de recul
• Excellente communication écrite et orale

Maîtrise des outils bureautiques (Office), Connaissance des langages statistiques (SAS, R, Python) appréciée.