Description
Une carrière en tant que scientifique de données dans l’équipe de modèles de risque de crédit, à la Banque Nationale, c’est agir à titre d’expert en modélisation des risques de crédit afin de développer et déployer des modèles servant à évaluer le risque de crédit des clients Particuliers et Entreprise de la banque. C’est appliquer des méthodes d’analyse statistique et financière rigoureuses sur de grandes bases de données pour trouver les facteurs de risque qui permettront de quantifier le risque de crédit associé à chaque emprunteur. C’est aussi effectuer le suivi de performance de l’ensemble des modèles en place. Ce sera par ton autonomie, ta rigueur et ton esprit d’initiative que tu te démarqueras.
Ton emploi :
- Développer des modèles réglementaires PD, LGD et EAD suivant une approche rigoureuse et documentée
- Effectuer des analyses quantitatives de portefeuille Particulier et Entreprise
- Vulgariser et défendre les modèles développés auprès des partenaires internes et des autorités réglementaires
- Participer activement auprès des partenaires TI et lignes d’affaires afin d’assurer la compréhension et l’implantation des modèles développés
- Suivre la performance des modèles développés à l’aide de mesures statistiques reconnues (backtesting)
Ton équipe :
Au sein du secteur Analytique Crédit et Risques Climatiques, tu fais partie d’une vice-présidence d’une centaine de collègues et d’une équipe de quatre collègues experts. Tu relèves du Directeur - Analytique - Modèles de risque de crédit. Notre équipe se démarque par une expertise variée en risque de crédit et méthodes quantitatives. Tu jouis d’un cadre de travail flexible et hybride.
Prérequis :
- Baccalauréat connexe au secteur d'activité (mathématiques, statistiques, économétrie, ingénierie financière et autre domaine connexe) et, 3-5 ans d'expérience pertinente ou Maîtrise connexe au secteur d'activité et 1-3 ans d'expérience pertinente
- Expérience en modélisation statistique et probabiliste
- Bonne connaissance en programmation, préférablement en SAS ou SQL
- Connaissance de l'Accord de Bâle et de la norme IFRS9, un atout
- Bonne aptitude à la rédaction (documentation technique, présentation PowerPoint)