Ingénieur.e d'études statistiques et actuarielles F/HCrédit Agricole

Nous sommes la banque de celles et ceux qui transforment leurs rêves en projets et leurs projets en réalité. Nous souhaitons faire de notre banque le leader de l'accompagnement des français·es qui entreprennent. C'est grâce à nos 16 400 collaborateur·rices que LCL a été élu Service Client de l'Année 2026 dans la catégorie « Banque de réseau pour les particuliers » : une reconnaissance de notre ambition d'être N°1 de la satisfaction client. En tant que Banque nationale urbaine, filiale du groupe Crédit Agricole, nous sommes un partenaire solide de plus de 6 millions de client·es. Nous nous appuyons sur un vaste réseau : plus de 1 400 implantations commerciales et 3 réseaux de marchés de clientèle (Banque de Proximité, Banque Privée et Banque des Entreprises, Institutionnels et Gestion de Fortune). En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, nous sommes un groupe engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et plaçons l'humain au cœur de toutes nos transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.Nous nous engageons également pour la décarbonation et l'accompagnement des transitions, en visant un impact social positif et en encourageant une société entrepreneuriale.

Vous intégrez l'équipe Modélisation des Risques de Crédit et Environnementaux, composée de 16 collaborateurs dynamiques, alliant expertise en data science et maîtrise des enjeux liés aux risques financiers.

Au sein de la Direction Risques et Contrôles Permanents, vous participez à des projets stratégiques à forte valeur ajoutée.

Vos principales responsabilités s'articulent autour de trois axes :

1. Renforcer la gestion des risques de crédit

• Estimer et suivre les paramètres réglementaires du dispositif Bâlois Retail (probabilité de défaut, perte en cas de défaut, exposition au défaut)
• Construire, évaluer et faire évoluer les modèles de notation
• Réaliser des exercices de stress-testing et développer les modèles d'impact associés
• Contribuer à l'évolution du dispositif de provisionnement selon la norme comptable en vigueur (norme IFRS9).

2. Développer des outils décisionnels innovants

• Concevoir des solutions d'aide à la décision adaptées aux besoins des marchés et des métiers
• Expérimenter de nouvelles approches en data science et utiliser des outils comme Python ou Dataiku
• Déployer des algorithmes complexes pour optimiser les systèmes de scoring, tout en garantissant leur lisibilité et leur conformité réglementaire

3. Mesurer les risques environnementaux

• Réaliser des études quantitatives et modéliser l'exposition aux risques environnementaux
• Analyser les liens entre risque climatique et risque de crédit
• Participer aux groupes de travail méthodologiques avec les experts quantitatifs du Groupe