Dans le cadre d'une mission auprès de l'un de nos clients, un grand groupe bancaire international, vous interviendrez en tant qu'expert en migration SAS/Python appliquée à la validation de modèles de risque de crédit.
La mission s'inscrit dans le périmètre de la gestion des risques, au sein d'une équipe spécialisée dans le développement et la validation de modèles quantitatifs de risque de crédit. L'environnement couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles, du développement à la mise en production, dans un contexte réglementaire exigeant. Les travaux portent sur des composants SAS historiques dont la migration vers Python constitue l'enjeu central.
La mission requiert une expertise avancée en SAS — macros, programmes complexes, packages applicatifs — et en Python quantitatif de production, notamment via pandas et NumPy. Le consultant interviendra sur la migration contrôlée de modèles de risque de crédit, avec une maîtrise des méthodologies de comparaison SAS/Python, de réconciliation numérique, de regression testing et de backtesting. Des compétences en stress testing et en validation de modèles (model validation) sont indispensables. La connaissance des référentiels IFRS 9, des paramètres PD, LGD, EAD et de l'approche IRB constitue un atout solide pour appréhender les enjeux méthodologiques.
Domaines : risque de crédit, model validation, stress testing, backtesting, quant research
Réglementaire : IFRS 9, Bâle III, approche IRB (PD, LGD, EAD)
Outils & données : SAS, Python (pandas, NumPy), SQL, Git, CI/CD, pytest, Dataiku
Formation Bac+5 — Master 2 ou école d'ingénieur, idéalement avec une spécialisation en finance. Une expérience confirmée en développement de modèles quantitatifs est attendue, avec une maîtrise avancée de SAS et de Python (pandas, NumPy, SQL) dans un contexte de production. La mission exige des compétences démontrées en model validation, backtesting, regression testing, validation numérique et quant research, appliquées au risque de crédit et au stress testing. Une expérience en risk management est indispensable pour appréhender les enjeux réglementaires et méthodologiques du périmètre. Apprécié : maîtrise de Git, CI/CD, pytest, Python packaging et Dataiku.
Île-de-France · CDI · Démarrage : À définir
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