BPCE

Banque d'investissement & financement

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Stage - ingénieur statisticien modèle alternatif de pd / lgd f/h

09 janvier Paris, PARIS Stage

Le Groupe BPCE, avec son modèle de banque coopérative universelle, représenté par 9 millions de sociétaires, est le deuxième acteur bancaire en France. Avec 105 000 collaborateurs, il est au service de 30 millions de clients dans le monde, particuliers, professionnels, entreprises, investisseurs et collectivités locales. Il est présent dans la banque de proximité et l'assurance en France avec ses deux grands réseaux Banque Populaire et Caisse d'Epargne ainsi que la Banque Palatine. Il déploie également, avec Natixis, les métiers mondiaux de gestion d'actifs, de banque de grande clientèle et de paiements.
Détenue à parité par les deux réseaux, BPCE est en charge de la stratégie, de la coordination et de l'animation du groupe, qu'elle représente notamment auprès du régulateur. Les expertises de ses équipes sont mises au service du groupe, de ses entreprises et de leurs clients.

La Direction des Risques du Groupe BPCE recrute un ingénieur statisticien stagiaire dans son service Modèles Internes.
Un travail d'état de l'art de la Knowledge Distillation ainsi qu'une première phase d'expérimentation ont déjà été initiés sur le sujet. Ils ont permis de mettre en évidence trois pistes de travail distinctes ainsi que des gains de performance potentiels sur les modèles interprétables classiquement utilisés dans le cadre de la modélisation du risque de crédit - notamment les arbres de décision. Les axes de recherche identifiés méritent toutefois d'être approfondis de manière spécifique à un modèle de PD ou de LGD (à déterminer durant le stage).
Le stagiaire aura donc pour mission de mettre en place une méthodologie alternative de prédiction de la PD ou de la LGD en utilisant les concepts de Knowledge Distillation.
 
L'évaluation de la méthodologie existante, qui pourra servir d'introduction au sujet, permettra au candidat d'avoir une vision d'ensemble de la modélisation et de développer des connaissances fonctionnelles sur les méthodes de segmentation, le risque de crédit et la culture bancaire.
Les étapes de modélisation sont l'occasion d'acquérir des connaissances techniques telles que l'analyse des données exploitables, les méthodes statistiques de modélisation, ou encore l'utilisation des logiciels et langages dédiés.
La mise en application de techniques novatrices offre un premier aperçu du travail de recherche opérationnelle.
Contenu statistique : méthodes d'échantillonnage, machine learning, arbres de segmentation, techniques de régression, réseaux de neurones ?
Langages : SAS, SQL, R, Python

Vous êtes étudiant de niveau Bac +5 d'une formation scientifique de type école d'ingénieur (ENSAI, ENSAE, ISUP, X, Mines, Centrale?) ou master, avec un socle solide en statistiques ou mathématiques quantitatives, machine learning? Des connaissances en gestion des risques seraient un plus.
Vous disposez d'un très bon relationnel et d'un bon niveau de synthèse rédactionnelle.
Les problématiques bancaires vous intéressent. Vous faites preuve de curiosité et d'ouverture, d'une grande rigueur et d'un sens critique développé, et disposez de fortes capacités analytiques.