Ingénieur Etudes et développements - Risque de crédit H/F
CDI Montrouge (Hauts-de-Seine) Conception / Génie civil / Génie industriel
Description de l'offre
Détail de l'offre
Informations générales
Entité
Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du Groupe Crédit Agricole, 13e groupe bancaire mondial par les fonds propres Tier 1 (The Banker, juillet 2017).
Crédit Agricole CIB propose à ses clients une gamme étendue de produits et services dans les métiers de la banque de marchés, de la banque d'investissement, des financements structurés et de la banque commerciale.
Ses activités s'articulent autour de six pôles majeurs :
• Relations clients et réseau international,
• Banque commerciale et Trade,
• Banque d'investissement,
• Financements structurés,
• Banque de marchés,
• Optimisation de la Dette et Distribution.
La Banque accompagne les clients sur les grands marchés internationaux grâce à son réseau mondial dans les principaux pays d'Europe, des Amériques, d'Asie-Pacifique et du Moyen-Orient.
Référence
2018-31946
Date de parution
16/01/2019
Description du poste
Type de métier
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents
Types de métier complémentaires
Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Analyse financière et économique
Type de contrat
CDI
Poste avec management
Non
Cadre / Non Cadre
Cadre
Missions
La direction des risques et contrôles permanents (RPC) identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels physiques et techniques. Son domaine d’intervention est le périmètre de Contrôle Interne de CACIB. RPC est en outre responsable du pilotage et de la supervision du dispositif de contrôle permanent de CACIB, tous vecteurs de risques confondus.
Vous rejoindrez l’équipe Analytics, Data & Systems (ADS) qui est en charge d’apporter une expertise de la donnée pour l’ensemble des Risques. Votre rôle en tant que data engineer sera de proposer et de mettre en œuvre des solutions techniques de haut niveau sous format de prototype afin de répondre aux différents besoins Métier et notamment ceux de l’équipe Early Detection.
Plus particulièrement, les missions consisteront à :
-Proposer et mettre en œuvre les solutions techniques de l’architecture SI d’Early Detection comprenant des données variées : SQL, No SQL et non structurées.
-Sur proposition des métiers, tester des hypothèses d’indicateurs d’alerte de détérioration précoce de la santé financière des clients : conception de prototypes de datascience et / ou être en appui / collaboration avec des datascientists ;
-Coordonner avec les équipes IT pour industrialiser les prototypes développés : rédaction d’’expression de besoins, suivi des chantiers ;
- Assurer une veille sur les technologies / solutions d’architecture et de traitement de la data.
ce poste très polyvalent, sans routine et de haut niveau technique permettra au data engineer de travailler sur toute la chaîne de valeur ajoutée de la donnée et d’expérimenter des technologies variées. Au contact permanent de différents experts métiers et avec une vue très transversale, ce poste permettra également de se constituer une solide connaissance des métiers de la banque.
Localisation du poste
Zone géographique
Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine
Ville
Montrouge
Profil recherché
Critères candidat
Niveau d'études minimum
Bac + 5 / M2 et plus
Formation / Spécialisation
Ecole d'ingénieur / Master 2 avec une spécialisation en Informatique.
Niveau d'expérience minimum
3 - 5 ans
Expérience
première expérience appréciée mais premier emploi accepté
Compétences recherchées
Compétences comportementales:
- Esprit d'équipe
- rigueur et sérieux
- réactivité
- capacité analytique et esprit de synthèse
- faire preuve d'autonomie et de créativité
Outils informatiques
Bases de données : maîtrise démontrée de SQL au travers de projets réalisés, maîtrise de une ou plusieurs bases NO SQL, maîtrise de nombreux formats de données.
ETL : maîtrise d'un ETL, si possible SSIS.
Langages : maîtrise de Python (ou R) et C++.
Machine learning : connaissance des principaux algorithmes et familiarité avec les principaux packages Python ou R.
Langues
Anglais