Analyste Quantitatif Risque de Crédit

Intégration du département des risques d'une institution financière majeure afin d'analyser la performance des portefeuilles de crédit et de soutenir les décisions de provisionnement.

• Évaluation de la performance du portefeuille de crédit à travers des analyses de sensibilité poussées.
• Réalisation d'exercices de stress testing pour anticiper la dynamique des risques de l'établissement.
• Projection de scénarios macroéconomiques afin de guider la gestion des risques et d'appuyer les décisions stratégiques de provisionnement.
• Analyses approfondies des données financières des portefeuilles de crédit avec extraction et préparation des données.
• Contrôle de la qualité des données et nettoyage de bases complexes sous SAS et SQL.
• Application de traitements statistiques basés sur des régressions et réalisation d'analyses exploratoires pour mesurer les risques financiers.
• Pilotage de l'estimation des provisions pour pertes de crédit attendues (ECL) selon la norme IFRS 9.
• Développement, calibration, affinement et backtesting de modèles statistiques pour les paramètres de risque réglementaires (PD, LGD, EAD).
• Intégration d'ajustements macroéconomiques de type Point-in-Time pour garantir la conformité aux méthodologies internes.
• Collaboration étroite avec les équipes Risques, Finance et IT afin d'optimiser la fiabilité globale des données.
• Automatisation et fluidification des processus de reporting financier et réglementaire.

Intégration des équipes d'assistance d'un leader de l'assurance pour coordonner la prise en charge des urgences sur la route.

• Coordination des opérations d'assistance routière d'urgence pour garantir un dépannage rapide des clients.
• Prise en charge des appels clients et traitement réactif des demandes d'assistance.
• Communication claire et rassurante auprès des assurés durant leurs sinistres.
• Collaboration active avec le réseau de prestataires pour gérer efficacement les pannes de véhicules.
• Suivi du respect des standards de qualité de service et de la satisfaction client.

Réalisation d'un projet de recherche universitaire sur la modélisation mathématique appliquée au pricing d'options.

• Conduite de travaux de recherche approfondis sur la convergence du modèle binomial vers le modèle de Black-Scholes.
• Application de méthodes stochastiques et probabilistes avancées pour évaluer la valeur de produits dérivés financiers.
• Développement de modèles quantitatifs permettant de confronter et comparer les résultats théoriques aux données réelles.
• Consolidation de compétences pratiques en calcul stochastique et en valorisation d'actifs financiers.