Analyste quantitatif - Modélisation risque de crédit et risques non financiersSOCIETE GENERALE

Chez Société Générale, nous sommes convaincus que vous êtes le moteur du changement, et que le monde de demain sera fait de toutes vos initiatives, des plus petites aux plus ambitieuses.

Aux 4 coins du monde, que vous nous rejoigniez pour quelques mois, quelques années ou toute votre carrière, ensemble nous avons les moyens d'avoir un impact positif sur l'avenir. Créer, oser, innover, entreprendre font partie de notre ADN.

Si vous aussi vous souhaitez être dans l'action, évoluer dans un environnement stimulant et bienveillant, vous sentir utile au quotidien et développer ou renforcer votre expertise, nous sommes faits pour nous rencontrer !

Rejoindre Société Générale, c'est intégrer une équipe de talents, engagés pour leurs clients et tournés vers l'avenir. Chez Société Générale, faites grandir vos ambitions.

Vous hésitez encore ?

Sachez que nos collaborateurs peuvent s'engager quelques jours par an pour des actions de solidarité sur leur temps de travail : parrainer des personnes en difficulté dans leur orientation ou leur insertion professionnelle, participer à l'éducation financière de jeunes en apprentissage ou encore partager leurs compétences avec une association. Les formats d'engagement sont multiples.

Au sein du département des MODÈLES (RISQ/MDL) de la direction des risques du Groupe (RISQ), le service de modélisation et data science (RISQ/MDL/MOD) assure le développement et la maintenance des modèles de risque de crédit, en conformité avec les réglementations en vigueur et les normes Groupe. En participant à ces activités, vous contribuerez à des enjeux stratégiques pour notre Banque.

Nous recherchons des talents passionnés pour intégrer notre équipe stimulante et prendre part activement aux défis qu'elle a à relever.

En collaborant avec une diversité d'interlocuteurs, du front-office aux régulateurs, vous jouerez un rôle central dans la mesure des fonds propres et des provisions, tout en faisant partie d'un environnement innovant et stimulant.

Dans sa mission de développement de modèles, RISQ/MDL/MOD joue un rôle stratégique en collaborant étroitement avec des partenaires clés tels que les front-offices, la Direction Financière et les départements spécialisés dans la gestion des risques au sein du groupe, incluant le risque de marché, opérationnel et de crédit. Les travaux que nous réalisons sont soumis à des revues systématiques rigoureuses par nos équipes d'audit interne et par des régulateurs de premier plan, tels que la BCE et l'ACPR. Cette démarche garantit la qualité et la conformité de nos modèles, tout en renforçant notre position en tant qu'acteur de confiance au sein de la Banque.

Les missions principales d'un analyste quantitatif senior au sein du pôle en charge des modèles IRB sur le périmètre Non-Retail sont les suivantes :

• Concevoir, calibrer et monitorer des modèles quantitatifs de risque, et de mesure des risques de crédit

• Assurer une veille réglementaire sur les publications du régulateur pouvant amener le groupe à modifier ses approches de modélisation

• Collaborer activement avec les métiers utilisateurs des modèles et les autres partenaires (équipes data et équipes internes de pilotage des risques) afin de comprendre le métier / partager les principes et les attentes de la modélisation notamment en termes de données

• Produire des calculs, des études d'impact et des contrôles de cohérence des paramètres de risque relatifs au cadre bâlois pour le Groupe Société Générale

• Documenter les modèles conçus et conduire les études quantitatives à destination de l'audit et des métiers

• Produire des études spécifiques à destination des auditeurs (internes / externes) et du management

• Expérience d'au moins 3 ans en modélisation des risques de crédit

• A l'aise avec les techniques de science des données et bonnes capacités d'analyse et de synthèse

• Très bonnes connaissances des modèles statistiques, probabilistes et/ou les techniques de modélisation

• Maîtrise des langages de programmation (SAS, Python, R entre autres)

• Bonne compréhension des risques de crédit de la banque et des grands principes qui sous-tendent la modélisation du risque de crédit

• Langue française (courant) et anglaise (au moins B2)