Scientifique de données (Hybride)

Une carrière en tant que scientifique de données dans l’équipe de modèles de risque de crédit à la Banque Nationale, c’est mettre ton expertise en modélisation au service de l’évaluation du risque de crédit des clients Particuliers et Entreprises. Tu développes et déploies des modèles fondés sur des analyses statistiques et financières rigoureuses, appliquées à de vastes ensembles de données. Tu contribues également au suivi de la performance des modèles afin d’en assurer la fiabilité et la pertinence dans le temps. Ton autonomie, ta rigueur et ton esprit d’initiative te permettront de te démarquer.

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.

Profil recherché

• Maîtrise dans un domaine quantitatif (mathématiques, statistiques, économétrie, ingénierie financière ou équivalent)
• 5 à 8 ans d’expérience pertinente en analyse quantitative / modélisation / risque de crédit
• Expérience en modélisation / risque de crédit dans un environnement bancaire ou financier
• Expérience concrète avec au moins un des cadres suivants IFRS 9 ou Accord de Bâle
• Programmation / manipulation de données SQL , SAS
• Bonne aptitude à la rédaction (documentation technique, présentation PowerPoint)