Chargé de modélisation Probabilité de défaut (PD) IRB RetailSOCIETE GENERALE

Attentif à votre qualité de vie et conditions de travail, vous bénéficiez d'avantages :

• Télétravail possible selon le rythme de votre service
• Prise en charge de 60% de votre titre de transport
• Billetterie à prix réduits de notre Comité d'Entreprise (concerts, cinéma, sport)
• Offre variée de restaurants d'entreprise et de cafétérias à tarifs compétitifs ainsi que des titres restaurants dématérialisés quand vous êtes en télétravail

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 !

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, la revue annuelle (backtest) et la maintenance des modèles de risque de crédit, en conformité avec les réglementations en vigueur et les normes Groupe.

Le périmètre des modèles gérés par RISQ/MDL/MOD se répartit en différents pôles comme suit :

• RB Retail : pôle en charge des modèles réglementaires sur le périmètre retail du Groupe
• IRB Non-Retail : pôle en charge des modèles réglementaires et de notation sur le périmètre wholesale (corporates, banques) du Groupe
• Stress-tess & ESG : pôle en charge du développement et du monitoring des modèles de Stress Tests ainsi que des modèles de risques environnementaux sur les périmètres wholesale et retail
• IFRS 9 : pôle en charge des projets liés aux méthodes quantitatives de provisionnement spécifique et collectif sur les périmètres wholesale et retail, en particulier en lien avec les nouvelles normes comptables IFRS 9
• Efficacité opérationnelle : pôle en charge du développement et de l'harmonisation des protocoles de suivi des performances des modèles, ainsi que des procédés de modélisation au sein de RISQ/MDL/MOD

Le service intervient principalement dans les problématiques de méthodes de mesure des fonds propres et provisions du Groupe (dimensionnement, allocation, estimation des paramètres) et a comme clients principaux le front-office, la Direction Financière, les départements spécialisés dans le suivi des différents risques du groupe (marché, opérationnel, crédit), les corps d'audit internes et les régulateurs.

Le stage se déroulera plus spécifiquement dans le pôle IRB Retail, en charge des modèles réglementaires sur le périmètre Retail réseaux France.

Sujet du stage :

L'objectif du stage est d'étudier et de comparer différentes approches de recalibrage des probabilités de défaut (PD) dans le cadre des modèles IRB Retail. Les travaux viseront à définir un cadre méthodologique permettant d'évaluer la prudence des modèles, d'analyser l'impact des différents ajustements possibles et d'identifier les solutions les plus pertinentes au regard des exigences réglementaires et des impacts sur les fonds propres.

Le stage s'articulera autour des axes suivants :

• Analyse des critères de prudence appliqués aux modèles PD Retail et étude comparative des méthodologies de calcul des MoC
• Évaluation des impacts des différentes approches sur les PD et les fonds propres réglementaires
• Analyse de la robustesse des résultats sur différents périmètres de portefeuille
• Production d'une synthèse comparative
• Documentation et présentation des travaux à l'équipe

Durée du stage: 6 mois.

Vous disposez des compétences suivantes :

• Étudiant d'une école d'ingénieur ou Master en Statistiques / Mathématiques appliquées / Informatique
• Connaissances requises :
  • Maîtrise de la programmation sous R, Python
  • Manipulation des bases de données
  • Connaissances des modèles statistiques
  • Bon niveau d'anglais écrit
  • Aptitudes comportementales : autonomie, curiosité, proactivité, rigueur, esprit d'équipe