Le profil de Business Data Analyst en Risque de Crédit sera positionné dans l'équipe de Data Wranglers du département « Digital & Transformation Office » (RISQ/DTO) de la direction des risques. Les Data Wranglers mettent en place des chaînes complexes de traitement de données afin d'alimenter les métiers en données prêtes à l'emploi pour différents usages comme la modélisation des risques de crédit.

Vous serez directement rattaché(e) au manager responsable de Retail ou Non Retail dans l'équipe de Data Wranglers.

Concrètement, vous serez amené(e) à :

• Recueillir et analyser les besoins des entités risques, évaluer les impacts selon les options, rédiger le cahier des charges/user stories
• Prendre en compte les exigences et contraintes techniques
• Contribuer aux évolutions de la solution permettant la production des données sur les modèles de risque de crédit (inclus IFRS)
• Garantir la mission qui consiste à garantir le bon fonctionnement, la stabilité et l'évolution de l'entrepôt de données et de son écosystème
• Suivre l'avancement des projets
• Contribuer à la conception des cas de tests, des plans de tests et données de tests
• Superviser et/ou l'exécuter de la phase de recette selon les meilleures pratiques et processus
  
• Conduire le changement : formation et assistance aux utilisateurs
• Contribuer aux activités de support fonctionnel de l'équipe et de gestion des incidents
• Contribuer à la transformation digitale & data engagée par l'équipe
• Être interlocuteur sur les sujets/projets : Architecture, Data, Plate-Forme Dataiku
• En lien avec le responsable de l'équipe, construire le rôle digital de l'équipe au sein de RISQ
  
• Coordonner les intervenants : les métiers, le support et les équipes IT
• Accompagner les travaux de modélisation, les analyses de risques

• Diplômé(e) d'un Bac +5 (École d'ingénieur ou équivalent universitaire) avec une spécialisation en statistiques, vous disposez d'une expérience de 4 à 7 ans au sein d'une banque, auprès d'un régulateur, d'une agence de notation ou d'un cabinet de conseil, qui vous a permis d'acquérir des connaissances en modélisation des risques bancaires
• Vous détenez de solides connaissances bancaires sur le processus de risque de crédit (octroi, défaut, recouvrement)
• Vous avez une bonne connaissance de l'activité retail (crédit à la consommation, prêt immobilier, comptes courants)
• Vous avez des notions des grands principes de modélisation des paramètres de risque de crédit
• Vous êtes curieux(se) des langages informatiques, notamment SAS et le langage Python
• Vous êtes capable d'évoluer dans un environnement international et anglophone