Analyste Quantitatif Python H/F

Vous recherchez un stage en risque de marché et vous avez un intérêt pour l’analyse quantitative ? Alors cette offre est faite pour vous !

CREDIT AGRICOLE Corporate and Investment Bank est la Banque de Financement et d’Investissement du groupe Crédit Agricole.

Bénéficiant du rating et de la solidité financière du Groupe, Crédit Agricole CIB se positionne comme un acteur de poids sur les marchés financiers et se classe parmi les dix premières banques de financement et d’investissement en Europe.

Au sein du Département des Risques de Marché vous rejoindrez l’équipe Econométrie au sein du Modèle Interne : cette équipe a en charge la conception et la mise en œuvre des modèles pour le calcul des mesures de risque marché. Les outils de développement sont variés : Python, SQL, VBA.

Dans le cadre des calculs des indicateurs réglementaires de risque de marchés (Piliers I et II) nous sommes amenés à revoir nos approches internes de détection et de correction d’anomalies dans les séries temporelles historiques. Dans cette optique, nous cherchons à améliorer les approches existantes à l’aide de méthodes statistiques et de machine learning.

Le stage s’articulera autour des principales étapes suivantes :

• Recherche bibliographique sur la détection d’anomalies, modélisation du Turn etc.

• Accès aux différents systèmes de données et développement d’un projet en Python pour la détection d’anomalies, correction & définition de proxies.

• Réalisation d’un projet en python ainsi que d’une documentation claire associée pour le sujet.

Concrètement, vos missions seront les suivantes :

• Étude des proxies et de la qualité des données sur les différentes classes d’actifs (taux, crédit, equity…) en utilisant des outils mathématiques et de machine Learning (Régressions, ACP, Isolation Forest…)avec un focus particulier sur les données de taux pour la période couvrant la fenêtre SvaR - VaR, et la définition de proxies en l’absence de données disponibles.
• Modélisation du Turn et du risque associé, détection des dates de Turn dans la donnée repo et autres analyses du phénomène.
• Participation à la production quotidienne (Python / UDA) : génération des séries temporelles et des vecteurs de chocs sur toutes les classes de risque pour l’ensemble des équipes du pôle MCR, servant au calcul de la VaR - indicateur phare pour le calcul du niveau de fonds propres nécessaire à Crédit Agricole CIB.

Rejoindre Crédit Agricole CIB, c’est profiter d’une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d’un suivi RH (matinée d’accueil, suivi régulier, etc.) et d’opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.