Data scientist / Ingénieur statisticien risque (banque)

CONTEXTE :

Pour l'un de nos clients grands comptes, acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Data Scientist / Ingénieur Statisticien Risque. Vous intégrerez une équipe dédiée aux études et modèles au sein de la Direction des Risques, et contribuerez activement à l'amélioration du dispositif de maîtrise du risque de crédit.

MISSIONS PRINCIPALES :

·        Développer et valider des modèles statistiques avancés.

·        Collaborer étroitement avec les filiales, les Directions des Engagements et Commerciales, ainsi que les équipes informatiques.

·        Apporter une assistance méthodologique aux filiales du groupe.

·        Réaliser des backtestings et des études statistiques complexes pour évaluer la performance des modèles.

·        Participer aux projets d’évolution des outils de suivi et de pilotage du risque.

·        Rédiger et faire évoluer les guides méthodologiques et procédures-cadres.

·        Assurer une veille méthodologique et réglementaire constante.

·        Former et accompagner la montée en compétence des profils juniors.

·        Contribuer aux groupes de travail techniques et aux comités de pilotage.

·        Suivre les projets qui vous sont confiés avec autonomie.

PROFIL RECHERCHE :

Nous recherchons un profil avec une formation supérieure en statistique (Bac +5 type école d’ingénieurs, Master en statistique ou équivalent universitaire) et une expérience d'environ 5 ans dans la modélisation du risque de crédit. Vous maîtrisez la modélisation statistique, les outils de programmation SAS et Python, et avez une bonne connaissance des systèmes d'informations décisionnels.

COMPETENCES CLES :

·        Modélisation risque crédit

·        SAS et Python

·        Rigueur et méthode

Vos qualités d'analyse, de synthèse et votre force de proposition seront des atouts majeurs. Une première expérience en gestion de projet est un plus. L'anglais opérationnel est requis.

MODALITES :

·        Lieu : Télétravail jusqu'à 2 jours par semaine.

·        Date de début souhaitée : 03/08/2026.