Ingénieur statisticien Quantification multivariée supervisée F/H
Banque Palatine
Paris, France
il y a 3j

Description de l'entreprise

Le Groupe BPCE, avec son modèle de banque coopérative universelle, représenté par 9 millions de sociétaires, est le deuxième acteur bancaire en France.

Avec 105 000 collaborateurs, il est au service de 30 millions de clients dans le monde, particuliers, professionnels, entreprises, investisseurs et collectivités locales.

Il est présent dans la banque de proximité et l’assurance en France avec ses deux grands réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne ainsi que la Banque Palatine.

Il déploie également, avec Natixis, les métiers mondiaux de gestion d’actifs, de banque de grande clientèle et de paiements.

Détenue à parité par les deux réseaux, BPCE est en charge de la stratégie, de la coordination et de l’animation du groupe, qu’elle représente notamment auprès du régulateur.

Les expertises de ses équipes sont mises au service du groupe, de ses entreprises et de leurs clients.

Poste et missions

Le stagiaire aura pour mission de mettre en place une méthodologie alternative de preprocessing des variables d’entrée dans les modèles développés au sein du service Modèles Internes pour permettre un gain de temps avec une méthode automatique.

Afin d'améliorer l'exactitude des prévisions et l'interprétabilité des grilles de scores basées sur la régression logistique, une étape de prétraitement quantifiant les données continues et catégorielles est habituellement effectuée : les variables continues sont discrétisées et, s’ils sont nombreux, les niveaux des variables catégorielles sont regroupés.

Cette étape est longue, fastidieuse et sans réelle valeur ajoutée. Or, il est possible d'obtenir une meilleure précision prédictive en intégrant cette étape de quantification directement dans l'étape d'estimation prédictive elle-même.

L’évaluation la méthodologie existante, qui pourra servir d’introduction au sujet, permettra au candidat d’avoir une vision d’ensemble de la modélisation et de développer des connaissances fonctionnelles sur les méthodes d’estimation, le risque de crédit et la culture bancaire.

Les étapes de modélisation sont l’occasion d’acquérir des connaissances techniques telles que l’analyse des données exploitables, les méthodes statistiques de modélisation , ou encore l’utilisation des logiciels SAS et / ou R.

Les méthodologies développées durant ce stage pourront servir de base à une demande d’homologation au régulateur.

Contenu statistique : méthodes d’échantillonnage, machine learning, arbres de segmentation, techniques de régression, séries temporelles

Langages : SAS, SQL, R, Python

Profil et compétences requises

Vous êtes étudiant de niveau Bac +5 d’une formation scientifique de type école d’ingénieur (ENSAI, ENSAE, ISUP, X, Mines, Centrale ) ou master, avec un socle solide en statistiques ou mathématiques quantitatives, machine learning Des connaissances en gestion des risques seraient un plus.

Vous disposez d’un très bon relationnel et d’un bon niveau de synthèse rédactionnelle.

Les problématiques bancaires vous intéressent. Vous faites preuve de curiosité et d’ouverture, d’une grande rigueur et d’un sens critique développé, et disposez de fortes capacités analytiques.

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