Rattaché à la Ligne métier Gestion Globale des risques, les finalités du poste de Data Scientist sont :

- Mesurer et étudier les indicateurs de pilotage des risques (Cout du risque, CDL, provisionnement, ECL, PD, LGD, RWA…),

- Structurer et valider les données risques pour l'ensemble de la banque,

- Assurer une cohérence avec les données comptables,

- Élaborer les outils d'aide à la décision pour le suivi et la prévention des risques,

- Mettre en place les Stress-Test internes Groupe et BAM en particulier le programme d'appétence au risque du CDM,

- Industrialiser la production des indicateurs de pilotage des risques

- Assurer une veille méthodologique et réglementaire (concevoir les modèles (Octroi et comportement) et paramètres bâlois (PD, LGD, CCF)),

- Valider/backtester les modèles d'analyse et de mesure des risques de crédit,

- Développer le dispositif IFRS9 de la banque.

Vos principales missions sont :

- Assurer la production des données risques pour l'ensemble de la Direction et de la Banque,

- Contrôler les données utilisées et assurer leur cohérence avec la comptabilité,

- Maintenir l'architecture de la base de données risques et garantir l'adaptabilité du processus au travers d'une documentation exhaustive,

- Être le support des diverses équipes risques en terme de Data et d'outils,

- Etudier et simuler les impacts des nouvelles reglementations, normes sur les indicateurs de la banque,

- Prendre en charge la conception et la validation des modèles de mesures de risques de crédit dans le cadre prudentiel et déterminer leurs bonnes conditions d'utilisation (Scoring, paramètres Bâlois - probabilité de défaut, exposition en cas de défaut, taux de pertes).

Ecole d'ingénieur ou université avec un background en analyse statistique & informatique.

Avec 3 ans d'expérience minimum dans la gestion des risques et l'analyse des données

Compétences recherchées :

- Rigueur, réactivité, esprit d'analyse et de synthèse.

- Connaissance de la réglementation Bâloise et de la Banque de détail,

- Très bonne connaissance en statistiques et en conception des modèles de données,

- Appétence à la manipulation d'un grand nombre de données

- Capacité de travailler sur des projets transverses,

- Une bonne attitude à la communication,

- Très grande capacité d'adaptation.

- Matrîse de SAS (outil de modélisation), des outils bureautique (Acces, macro Excel), de la modélisation de données et de l'exploitation des bases de données,