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Analyste quantitatif data scientist – risque de marché H/F

11 juin Hauts-de-Seine, Montrouge Stage

Au sein du Département Market & Counterparty Risk, vous rejoindrez l’équipe Modèle Interne.
Cette équipe a en charge la mise en œuvre des modèles pour le calcul des mesures de risque marché.
Les outils de développement sont variés : Python, C++, C#.
Vous aurez comme mission  la revue du traitement du calcul du besoin en capital économique (Pilier 2) au titre du risque de marché.
Cela couvre essentiellement les mesures de Value-At-Risk (VaR) et de Stressed VaR pour le portefeuille de trading et le portefeuille CVA.
Le risque de variation s’appuie  sur deux retraitements principaux de la VaR et de la Stressed VaR :
- La prise en compte de l’intervalle de confiance et de l’horizon de risque du capital économique, qui sont différents de ceux définis pour la VaR et la Stressed VaR réglementaires,
- Le retraitement des pénalités réglementaires, qui couvrent en partie le risque de modèle.

Ces retraitements sont respectivement simplifiés (proxy appuyé sur une modélisation normale) ou forfaitaires.

L’objet de l’étude est de remplacer ces traitements par une mesure de risque alternative calculée avec la sévérité recherchée et intégrant une gestion du risque de modèle.

Cette nouvelle mesure pourra s’appuyer typiquement sur des rééchantillonnages de scénarios historiques (Filtered Historical Simulation
- FHS), ou bien sur des modèles paramétriques étendus couvrant des dimensions importantes (e.g.
technique de réduction de dimension) et permettant de couvrir des modèles non normaux.
Vos missions s’articuleront autour des principales étapes suivantes :

o Comprendre la méthode actuelle et des problématiques
o Recherche bibliographique sur les modèles envisagés (FHS, paramétrique non gaussien, techniques issues du Machine Learning, etc.) et sélection du /des modèles les plus adéquats
o Développer un module autour de la libraire Modèle Interne (Python)
o Rédaction de la documentation


Le campus Evergreen (Montrouge) sur lequel vous effectuerez votre mission est activement ouvert sur la ville et intégré dans un écosystème et une vie locale dynamique.
Vous y découvrirez un environnement de travail moderne et agréable dans des bâtiments aux dernières normes HQE environnementales, de nombreux services (salle de sports, boulangerie, conciergerie, vélos électriques, take-away, etc.).

Formation : Université, Ecoles d'Ingénieurs.

Spécialisation : Machine learning, Gestion des risques, Mathématiques financières