BNP Paribas

Direction financière / Consolidation

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Data scientist H/F

16 décembre Paris, Paris CDI

Pourquoi rejoindre BNP Paribas ?
Notre monde change : notre manière de nous informer, de consommer… et de travailler aussi ! Aujourd’hui, ce qui compte dans un job, c’est de vivre de véritables expériences, d’apprendre, de partager objectifs et résultats avec ses collègues. Bref, de tracer son propre chemin, différent, responsable et durable. Chez BNP Paribas, nous recrutons nos collaborateurs avec l’idée qu’ils nous aideront à concevoir le monde et la banque de demain.
Vous voulez connaître toutes les raisons de nous rejoindre ? Rendez-vous sur : https://group.bnpparibas/emploi-carriere/bnp-paribas

BNP Paribas propose au sein de son activité ALM Treasury Head Office un poste de Data Scientist dans l’équipe Data Science & Quantitative Finance.
 
L’ALM Treasury est une activité transverse rattachée directement à la Direction Générale en charge de la gestion de la liquidité du risque de taux et de change du bilan du Groupe BNP Paribas. L’ALM Treasury joue ainsi un rôle stratégique dans le maintien à long terme de la capacité de financement de l’économie de BNP Paribas.
ALM Treasury recherche pour son équipe Head of Data Science & Quantitative Finance basée à Paris un(e) :
 
Data Scientist – H/F 
CONTEXTE ET ENJEUX : Au sein de l’ALM Treasury Head Office (Paris) l’équipe Data Science & Quantitative Finance a pour mission le développement de modèles statistiques et de machine learning ainsi que de modèles de courbe de taux. Ces modèles sont à la base du calcul des indicateurs de gestion de l’ALM Treasury (impasse de liquidité impasse de taux d’intérêt delta équivalents sensibilité des revenus sensibilité de la valeur).
 
MISSIONS : En tant que Data Scientist vous :

    • Contribuez au développement de modèles statistiques et de machine learning pour prédire le comportement clientèle (exercice de l’option de remboursements anticipés écoulement des dépôts tirage du hors-bilan …) :

        • Back tests et mise à jour des modèles existants ;

        • Développement de nouveaux modèles statistiques et de machine learning prenant en compte l’évolution de l’environnement économique et financier ;

        • Mesure de la performance des modèles ;

        • Mesure des impacts des modèles dans les métriques de l’ALM Treasury ;

        • Documentation des modèles.



    • contribuez à la veille technologique de l’équipe :

        • Projets sur les environnements big data du groupe BNP Paribas ;

        • Tests de nouveaux algorithmes de machine learning ;

        • Tests de packages R et Python ;

        • Tests de nouveaux logiciels de data science ;

        • Présentations d’articles académiques.



    • contribuez à des études quantitatives spécifiques :

        • Tests de justification de couverture ;

        • Valorisations de produits de marché ;

        • Calculs liés aux besoins de capital ;

        • Simulations du bilan des résultats et de la valeur de la banque.



    • contribuez à l’animation du réseau des 25 modélisateurs ALM Treasury du Groupe BNP Paribas :

        • Harmonisation des méthodes de modélisation dans le Groupe ;

        • Support aux équipes locales dans le développement de modèles ;

        • Meetings réguliers avec les équipes locales ;

        • Présentation des nouveaux environnements de développement et des nouveaux algorithmes.

Selon Profil