CDI - Ingénieur Financier H/F CDI - Ingénieur Financier H/F …

La Banque Postale
à Paris, Île-de-France, France
CDI, Plein-temps
Dernière candidature, 04 juil. 20
Negotiable
La Banque Postale
à Paris, Île-de-France, France
CDI, Plein-temps
Dernière candidature, 04 juil. 20
Negotiable
Nous recrutons un.e Ingénieur Financier H/F, au sein de la Direction des Risques Groupe qui aura pour mission principale l'audit des modèles de risque financiers et des contributions par des études transverses en termes de risque de modèle au département Validation.

Rejoindre La Banque Postale, c'est intégrer une banque citoyenne, dynamique et innovante, qui poursuit un développement accéléré sur les marchés de la banque de détail, de l'assurance et de la gestion d'actifs.

Banque de service public, La Banque Postale accompagne ses clients dans une relation bancaire durable : 10,7 millions de clients particuliers et 400 000 clients entreprises, professionnels, acteurs de l'économie sociale et du secteur public local lui font confiance.

Dans le cadre de la réglementation (Arrêté « Contrôle Interne », la CRR et CRD I-IV, le Consultation paper EBA sur RTS IRBA Assessment Methodology), la fonction de « validation des modèles » est clairement identifiée dans ses missions de contrôle permanent au niveau méthodologique et dans sa nécessaire indépendance des équipes de modélisation et doit être remplie par les personnels suffisant et ayant l'expertise suffisante pour adresser les exigences réglementaires vis-à-vis de ce contrôle méthodologique.

Vos missions

En tant qu'Ingénieur Financier senior de l'équipe du Département Validation des Modèles au sein de la Direction des Risques Groupe, vous interviendrez dans la validation de l'ensemble des modèles du Groupe La Banque Postale (ex : modèles Bâlois sur les périmètres Clientèle de Détail et Hors Détail ; valorisation d'instruments de marché complexes et aux risques financiers, modèles Risques Opérationnels….).

Vos missions seront les suivantes :

  • Contribution au Comité de Validation des Modèles
  • Validation de la modélisation de la valorisation des instruments de marché complexes (choix du modèle, benchmarking, calibration, méthodes de calcul de la valeur d'un instrument exotique, ajustements de valeur).
  • Validation de modèles d'évaluation des risques de marché (VaR, Expected Shortfall, …)
  • Validation de modélisation en ALM et Capital Management.
  • Cartographie et Validation des modèles significatifs dans la banque, et des filiales (filière risque).
  • Contributions méthodologiques transverses (risque de crédit, stress tests, marketing, …)
  • Veille scientifique, revue des meilleures pratiques, revue des publications pertinentes, participation à des évènements de place et séminaires, voire à leur organisation (par ex : Séminaire Validation des Modèles Financiers).

Le poste nécessite un bagage technique très large et exigeant tant en probabilité qu'en statistiques et en mathématiques financières. Une compétence solide en programmation est nécessaire.

Une bonne connaissance des logiciels les plus couramment utilisés en modélisation au niveau des directions de modélisation (par ex : SAS, R, Python, Matlab…) est impérative.

Enfin, une connaissance du cadre réglementaire et des contraintes métiers auxquels sont confrontés les équipes de modélisation auditées, constituent un élément déterminant du succès pour les missions à mener.

Titulaire d'un Doctorat en Mathématiques (de préférence en Probabilité, Statistiques, ou en Mathématiques Financières), ou d'un diplôme d'ingénieur d'une grande école (Polytechnique, écoles Normales, écoles Centrales, Ponts et Chaussées, ENSAE, etc) avec une spécialisation en risques et/ou en statistiques.

Une expérience professionnelle de cinq ans ou plus dans un département de Validation de modèles, ou un service prenant une part active dans la construction de modèles (par ex : construction de modèles de crédit, de valorisation d'actifs contingents et XVA, modélisation risque de marché, ALM, etc…).

Compétences recherchées :

  • Maîtrise du logiciel de statistiques SAS (ou STATA, SPSS ou R).
  • Maîtrise de langage de programmation (Framework DotNet, Python,…)
  • Connaissance des techniques statistiques (Scoring, Analyse des données, Séries Temporelles…).
  • Connaissance métier des domaines modélisés.
  • Connaissance de la réglementation par ex : Bâle II (PD, EAD, LGD, modèles internes marchés et risque de contrepartie et FRTB,…), normes IFRS9.

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