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Détail de l'offre
Quelles sont les missions ?
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 coeur 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 oeuvre 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 Experts 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 climatique au sein des quantifications usuelles
Quel est le profil idéal ?
Diplômé d'une école d'ingénieurs et/ou d'une formation universitaire avec une spécialisation en calcul stochastique et/ou statistiques et/ou data science vous avez au moins 3 ans d'expérience professionnelle dans un environnement financier (Banque, Assurances, Asset Management) ou en conseil.
Doté d'un excellent relationnel, vous savez allier le sens de l'analyse et de la synthèse, avec rigueur et méthode. Curieux, dynamique, responsable et autonome, vous faites preuve d'esprit d'équipe.
Vivez l'expérience EY, Rejoignez-nous !
" Dans le cadre de sa politique Diversité, EY étudie, à compétences égales, toutes candidatures dont celles de personnes en situation de handicap. "
Pourquoi les rejoindre ?
EY rassemble aujourd'hui 284 000 associés et collaborateurs à travers le monde dans plus de 150 pays. Grâce à ce réseau, dont le niveau d'intégration et l'ampleur internationale sont gages d'une même excellence partout dans le monde, EY renforce sa position de leader mondial de l'Audit, du Conseil, des Transactions, de la Fiscalité et du Droit. Nous faisons grandir les talents afin, qu'ensemble, ils accompagnent les organisations vers une croissance pérenne. Et notre engagement envers nos équipes commence avec cette promesse : quel que soit votre parcours avec nous, l'expérience EY dure toute une vie.
Si vous pouvez démontrer que vous répondez aux critères mentionnés ci-dessus, veuillez nous contacter dès que possible.
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Chiffre d'affaires
45 Md€
Année de création
1987
Je dépose mon CV dans la CV-thèque
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