Data Scientist

Description de l'offre

BNP Paribas est une banque leader de la zone euro et un acteur bancaire de premier plan dans le monde, avec une forte présence internationale. Nous rejoindre, c'est partager notre volonté d'aller de l'avant.

BNP Paribas Corporate & Institutional Banking (CIB) intervient dans les activités de conseil et de marchés de capitaux ainsi que les métiers de financement. La clientèle de BNP Paribas CIB est constituée de grandes entreprises et d'institutionnels. Le principal objectif des équipes de CIB est de développer et maintenir des relations à long terme avec ses clients, de les soutenir dans leur stratégie d'entreprise, tout en répondant à leurs besoins en financement et en gestion de risques. Présent dans 45 pays, CIB regroupe plus de 15 000 collaborateurs et 15 000 clients à travers le monde.

BNP Paribas Corporate & Institutional Banking recherche pour son département ALM Treasury Head Office, plus spécifiquement au sein de l'équipe Data Science et Quantitative Finance, à Paris un(e) :

Data Scientist H/F

Contexte et enjeux :

L'équipe Data Science & Quantitative Finance est en charge du développement de modèles statistiques et de machine learning ainsi que de modèles de courbe de taux. Ces modèles sont à la base du calcul des indicateurs de gestion de l'ALM Treasury (impasse de liquidité, impasse de taux d'intérêt, delta équivalents, sensibilité des revenus, sensibilité de la valeur).

Vos missions :

L'équipe ALMT Models est en charge du développement de modèles de courbe de taux et de modèles statistiques. Ces modèles sont à la base du calcul des indicateurs de gestion de l'ALM Treasury (impasses de taux et de liquidité, delta équivalents, sensibilité des revenus). En tant qu'Ingénieur Financier vous:

1. Contribuer au développement de modèles statistiques et de machine learning pour prédire le comportement clientèle (exercice de l'option de remboursements anticipés, écoulement des dépôts, tirage du hors-bilan, …) :

- Back tests et mise à jour des modèles existants ;
- Développement de nouveaux modèles statistiques et de machine learning prenant en compte l'évolution de l'environnement économique et financier ;
- Mesure de la performance des modèles ;
- Mesure des impacts des modèles dans les métriques de l'ALM Treasury ;
- Documentation des modèles,

2. Contribuer à la veille technologique de l'équipe :
- Projets sur les environnements big data du groupe BNP Paribas ;
- Tests de nouveaux algorithmes de machine learning ;
- Tests de packages R et Python ;
- Tests de nouveaux logiciels de data science ;
- Présentations d'articles académiques,
3.Contribuer des études quantitatives spécifiques :
- Tests de justification de couverture ;
- Valorisations de produits de marché ;
- Calculs liés aux besoins de capital ;
- Simulations du bilan, des résultats et de la valeur de la banque,

4. Contribuer à l'animation du réseau des modélisateurs ALM Treasury dans le Groupe BNP Paribas :

- Harmonisation des méthodes de modélisation dans le Groupe ;
- Support aux équipes locales dans le développement de modèles ;
- Meetings réguliers avec les équipes locales ;
- Présentation des nouveaux environnements de développement et des nouveaux algorithmes.

Apports du poste :

Vous développez vos compétences dans un environnement exigeant et dynamique.

Votre profil :

Diplômé(e) d'un Bac+5 en école d'Ingénieur ou équivalent universitaire vous justifiez au minimum de 1 an d'expérience (stages et alternance inclus) dans le domaine des statistiques et du machine learning.

Par ailleurs, votre niveau d'anglais est courant et vous maîtrisez SAS, R et Python. Enfin une connaissance des produits financiers est requise sur ce poste.

Vous êtes reconnu pour votre capacité d'analyse, de synthèse et à communiquer. Vous savez collaborer en équipe et vous faites preuve de capacité d'adaptation.

Disponibilité :
Poste à pourvoir en CDI dès que possible.

Profil recherché

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