Analyste quantitatif junior - Quant Crédit (H/F)

L'équipe quantitative est amenée à travailler sur des sujets variés relatifs aux instruments financiers et à la modélisation du risque de marché, de contrepartie ou de crédit, à des projets de transformation, en interaction avec les équipes quantitatives des principaux établissements de la place (Banques, Asset Managers ou Assurances), avec les autres métiers du cabinet EY (Robotics, Data Analytics) et au cœur d'un réseau international.

Les projets menés par l'équipe quantitative sont entre autres :

Des projets de transformation liés à des évolutions règlementaires (FRTB, SA-CCR, Transition IBOR, IRB Repair.), ou à des problématiques d'optimisation de processus Des projets d'apport d'expertise auprès des directions risques, finance et métier des principaux acteurs de la place Des projets d'assistance au développement et à la validation des modèles (modèles de pricing de dérivés, de xVAs, de risque de marché, de crédit, de contrepartie) Des projets de transformation liés à l'intégration des techniques d'innovation (Machine Learning, etc.) dans les modèles traditionnels Des projets de mise en œuvre de dispositifs relatifs à la gestion du risque de modèle ou de nouveaux risques (risque climatique.) Des projets d'assistance aux autres métiers du cabinet pouvant requérir une expertise quantitative (Audit, Transactions, Compliance.) De manière plus précise, les Analystes Quant Crédit interviennent sur les sujets suivants :

Modélisation du risque de crédit dans le cadre de la remédiation post TRIM, des nouvelles exigences réglementaires (IRB Repair, Bale 4) et des exigences comptables (IFRS 9) Validation et audit de ces modèles Back testing et stress testing des modèles internes Revue critique des méthodologies utilisées dans le cadre de calculs règlementaires (PD, LGD, CCF.), du capital économique ou des provisions comptables (méthode de projection Forward looking, PD lifetime) Accompagnement dans la mise en place d'une architecture de modèles cohérente, leur interaction, leur adaptation aux nouveaux risques (ex. risque climatique) et l'identification des pistes d'amélioration Développement de modèles statistiques de détection d'événements de fraude / criminalité financière Assistance à la mise en place de nouvelles offres alternatives telles que la collecte de données automatisée via l'Open Banking, le développement de l'intelligence artificielle dans la mesure de risques et l'intégration de l'impact du changement