Data Scientist / Credit Scoring F/H

Job Description:

Vos missions

* Modélisation du défaut de contrepartie (conception, documentation et présentation) et des pertes en cas de défaut (LGD),
* Mise en place d'indicateurs de suivi de la capacité discriminante des modèles et réalisation des exercices de backtesting annuels,
* Production et enrichissement d'un document de suivi du risque par le prisme de la notation,
* Mise à jour du modèle de l'outil d'aide à la décision (OAD),
* Mise en place et évolution des bases de données (dont la recette informatique),
* Participation à la réflexion collective sur les problématiques de l'équipe Notation (remise en cause et amélioration des modèles existants, identification des limites…),
* Veille documentaire sur le contexte de crédit et les notations internes,
* Présentation de vos travaux au sein du Service et/ou à la Direction.

Profil recherché

Votre profil

* Diplômé(e) d'une école d'ingénieur (ENSAE, ENSAI) ou d'un Master 2 en statistiques, mathématiques appliquées ou data science.
* Débutant(e) ou première expérience, idéalement en secteur bancaire ou financier.

Compétences techniques requises :

* Maîtrise des méthodologies de statistiques exploratoires multivariées et des modèles de régression (linéaire, logistique…),
* Maîtrise du langage Python et de la plateforme Dataiku,
* Bonne connaissance des outils bureautiques (Excel, Word, PowerPoint).

Compétences appréciées :

Analyse financière

* Connaissance de l'analyse financière d'entreprise : lecture et interprétation des états financiers (bilan, compte de résultat, flux de trésorerie),
* Maîtrise des ratios financiers clés : solvabilité, liquidité, rentabilité, structure financière,
* Sensibilité aux enjeux sectoriels et capacité à lire le risque de crédit dans une perspective d'analyste (approche qualitative complémentaire à l'approche quantitative).

Data science & machine learning

* Connaissance des algorithmes de ML supervisés appliqués au scoring,
* Notions de sélection de variables et d'interprétabilité des modèles (SHAP values, importance des variables),
* Capacité à manipuler des bases de données volumineuses (pyspark, Polars),
* Connaissance des enjeux réglementaires liés aux modèles d'IA en contexte financier (explicabilité, non-discrimination).

Qualités attendues :

* Rigueur et souci de la qualité dans la production des travaux,
* Esprit d'équipe et capacité à travailler en groupe,
* Curiosité intellectuelle,
* Qualités rédactionnelles et aisance à l'oral pour la présentation des travaux.

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