Crédit Agricole CIB

Banque d'investissement & financement

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ce recruteur

Analyste quantitatif- ingenierie et etude H/F

29 novembre Hauts-de-Seine, Montrouge Stage

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du Groupe Crédit Agricole, 11e groupe bancaire mondial par les fonds propres Tier 1 (The Banker, juillet 2016).
Crédit Agricole CIB propose à ses clients une gamme étendue de produits et services dans les métiers de la banque de marchés, de la banque d'investissement, des financements structurés et de la banque commerciale.

Ses activités s'articulent autour de six pôles majeurs :
· Relations clients et réseau international,
· Banque commerciale et Trade,
· Banque d'investissement,
· Financements structurés,
· Banque de marchés,
· Optimisation de la Dette et Distribution.
La Banque accompagne les clients sur les grands marchés internationaux grâce à son réseau mondial dans les principaux pays d'Europe, des Amériques, d'Asie-Pacifique et du Moyen-Orient.

La Direction des Risques a pour missions principales la maîtrise et le contrôle de l'ensemble des risques de Crédit Agricole CIB, afin de minimiser le coût du risque des différents métiers. À cet effet, elle identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de marchés, les risques individuels ainsi que les risques pays et de portefeuilles.

Vous serez accueilli au sein de l'équipe Market Activity Monitoring, au sein du projet en charge de la définition de la méthodologie de validation relatives aux risques de Marché.
Le but du projet est la définition de la méthodologie de processus de validation des metrics dans un environnement cible bigdata.

Dans le cadre de ce projet, vous aurez pour missions notamment :
- De mettre en place de l'environnement de l'analyse de données ;
- D'implémenter des différentes analyses ;
- De produire une étude comparative des algorithmes et leurs critères de fiabilité.

Ecole d'ingénieur-informatique / Université.

Spécialisation demandée :
Mathematiques financières / Statistiques / Informatique.

Compétences recherchées :
- Capacité d'analyse et de synthèse ;
- Bonne communication écrite et orale ;
- Rigueur.

Outils informatiques :
Maîtrise de R, Python et libraires open source de Machine Learning.

Langues :
Anglais courant.