Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Intitulé du poste

Analyste data risque de crédit H/F

Type de contrat

CDI

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

En tant que Data Analyste confirmé - Risque de crédit, vous serez un acteur clé de la chaîne data risque, de l'extraction et la structuration des données jusqu'à leur restitution en comités exécutifs.

Vous interviendrez au croisement :

des équipes Risques
des métiers
des systèmes d'information
avec une forte visibilité auprès du management Risques Groupe

Vos principales missions :

Production et industrialisation des reportings risques de crédit
- Concevoir, développer et faire évoluer les tableaux de bord de pilotage du risque de crédit et du coût du risque (Groupe et entités)
- Automatiser les chaînes de production data (extraction, transformation, contrôles, restitution)
- Garantir la cohérence des indicateurs et produire des analyses pertinentes pour faciliter la prise de décision
Data engineering, préparation & qualité des données
- Extraire, consolider et structurer les données issues de multiples sources (finance, risque, entités)
- Mettre en place des datasets analytiques adaptés aux besoins de pilotage, de prévision et d'analyses ad hoc
- Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données (contrôles, documentation, auditabilité)
- Identifier et analyser les écarts, proposer des plans de remédiation avec les entités et les équipes data
- Contribuer au respect des exigences de gouvernance data et réglementaires (BCBS 239)
- Evoluer dans un environnement reposant sur une stack moderne : Snowflake, Dataiku, Qlik, dbt, Jupyter etc.
Analyses avancées & études ad hoc
- Réaliser des analyses exploratoires et explicatives sur les évolutions du risque (transfert de stages, entrées en défaut, phase de recouvrement, coût du risque)
- Contribuer aux analyses stratégiques, simulations et scénarios
- Appuyer les équipes Risques dans la préparation des avis risques et des arbitrages stratégiques
Qualité et contrôle des données
- Mettre en œuvre et suivre des contrôles de qualité data (exhaustivité, cohérence, réconciliation)
- Identifier et analyser les écarts, proposer des plans de remédiation avec les entités et les équipes data
- Contribuer au respect des exigences de gouvernance data et réglementaires (BCBS 239)
Préparation des comités et gouvernance
- Préparer les supports data et analyses pour les comités risques Groupe et entités
- Assurer une narration claire et factuelle des chiffres et tendances
- Interagir régulièrement avec les entités du Groupe (en France et à l'étranger) et le Corporate Center pour fiabiliser les remontées

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 91 - Essonne

Ville

MASSY

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Bac + 5/M2

Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans

Compétences recherchées

Formation / Spécialisation : Diplôme Bac+5 (école d'ingénieur, data science, statistiques, finance quantitative ou équivalent). Expérience significative en tant que Data Engineer, Data Scientist ou Analyst Data, idéalement dans un environnement financier, bancaire ou assurantiel

Compétences recherchées :
• Anglais courant / bilingue indispensable
• Solides compétences en data manipulation, structuration et analyse.
• Expérience dans la production de reportings et dashboards décisionnels.
• Capacité à mener des analyses complexes et à restituer des messages clairs à des non-experts.
• Sens fort de la qualité data, du contrôle et de la documentation.
• À l'aise dans des environnements internationaux et transverses.
• Connaissance du risque de crédit, du coût du risque ou des environnements réglementaires
• Expérience dans l'automobile ou la mobilité appréciée
• Capacité d'organisation et de coordination
• Capacité d'analyse et de synthèse
• Réactivité
• Capacité à travailler en équipe
• Aisance, bon relationnel
• Capacité d'adaptation

Outils informatiques

Excel, Python, SQL, Data visualisation, SAS
Pack Office

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