Analyste quantitatif stage - IRB Non Retail - Vision prospective des évolutions de modèle

Au sein de la Direction des risques, le service RISQ/MDL/MOD a la charge de la modélisation et de l’évaluation des risques de la banque. Le périmètre des modèles gérés par RISQ/MDL/MOD comprend :

• Modèles réglementaires IRB sur le périmètre Non-Retail Groupe et Retail réseaux France
• Modèle interne sur le risque opérationnel
• Modèles de provisions IFRS 9, en particulier sur les périmètres Non-Retail Groupe et Retail Réseaux France
• Modèles de gestion stratégique des risques (modèles de stress testing, modèles de prévision)

Le stage se déroulera sur le périmètre Non-Retail. L’équipe a notamment en charge la modélisation des paramètres de PD, LGD, EAD (via CCF) sur le périmètre des entreprises et institutionnels en ligne avec la réglementation bâloise. Elle se charge également du suivi périodique de ces modèles. Les modélisateurs collaborent, entre autres, avec les équipes métiers (notation, octroi, recouvrement), IT (collecte des données), ainsi que la direction financière et le département économique. Enfin, RISQ/MDL/MOD doit s’assurer d’être en ligne avec le cadre réglementaire en constante évolution, via des échanges réguliers avec le régulateur (BCE/ACPR) et les équipes de validation et d’audit internes.

Dans le cadre de la mesure des exigences en fonds propres, Société Générale s’appuie sur des modèles internes pour l’estimation des paramètres de risque. Parmi ceux-ci, la Probabilité de Défaut (PD) constitue un indicateur clé permettant d’évaluer le risque qu’une contrepartie ne respecte pas ses engagements financiers.

Afin d’anticiper les évolutions des modèles et d’en mesurer rapidement les impacts potentiels sur le capital réglementaire du Groupe, l’équipe IRB Non-Retail souhaite développer et améliorer des méthodes De modélisations simplifiées au travers d’un outil dédié permettant d’obtenir une vision précoce des modifications de modèles suite à des changements exogènes ou endogènes. Les méthodes et approximations implémentées doivent respecter au mieux les contraintes statistiques et réglementaires applicable tout en restant suffisamment approximées pour être mise en œuvre rapidement.

Dans ce cadre, il sera nécessaire de comprendre les différentes étapes de développement d’un modèle IRB et d’identifier les phases pour lesquelles des approches simplifiées (« shortcuts ») pourraient être mises en œuvre. L’objectif sera d’évaluer l’impact de ces simplifications afin de déterminer leur pertinence au regard du compromis entre gain de temps de calcul et perte éventuelle de précision.

Les travaux s’appuieront sur un outil existant qui devra être enrichi et perfectionné, notamment en matière de capacités de modélisation, de visualisation des impacts, de calcul d’indicateurs de performance et d’ergonomie utilisateur.

Le stage s’articulera autour des axes suivants :

• Prise de connaissance du processus de modélisation IRB
• Compréhension des modèles utilisés par les équipes et des étapes de production
• Prise de connaissance de l’outil existant
• Identification de shortcuts potentiels et hiérarchisation des solutions
• Développement et implémentation des shortcuts dans l’outil existant pour en mesurer les impacts
• Amélioration de l’outil
• Application et test sur un périmètre spécifique
• Ajustement de la documentation relative
• Participation à des travaux ad hoc
• Présentation des travaux à l’équipe

Apports du stage :

• Découvrir les méthodes de modélisations utilisées par l’équipe MOD
• Proposer des innovations méthodologiques
• Développer ses compétences en programmation et en modélisation
• Mettre en application les concepts théoriques dans un environnement bancaire
• Avoir un contact avec le métier bancaire

Durée du stage : 6 mois.

Vous disposez des competences suivantes: 

• Étudiant en 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 (économétrie, machine learning)
• Compétences additionnelles : 
  • Logiciels bureautiques : Pack Office
  • Une familiarité avec les concepts de risques climatiques et environnementaux serait un plus (risques physiques, risques de transition, cadre réglementaire) 
• Bon niveau d’anglais écrit
• Aptitudes comportementales : autonomie, curiosité, proactivité, rigueur, esprit d’équipe

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A la fin de vos études, diverses opportunités pourront s’offrir à vous, en France et à l’international.

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

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