Description du poste




Type de métier



Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents




Intitulé du poste



Analyste Quantitatif Python H/F




Type de contrat



Stage




Durée (en mois)



6 mois




Date prévue de prise de fonction



01/12/2026




Poste avec management



Non




Cadre / Non Cadre



Non cadre




Missions




Vous recherchez un stage en risque de marché et vous avez un intérêt pour l'analyse quantitative ? Alors cette offre est faite pour vous !



CREDIT AGRICOLE Corporate and Investment Bank est la Banque de Financement et d'Investissement du groupe Crédit Agricole.



Bénéficiant du rating et de la solidité financière du Groupe, Crédit Agricole CIB se positionne comme un acteur de poids sur les marchés financiers et se classe parmi les dix premières banques de financement et d'investissement en Europe.



Au sein du
Département
des
Risques
de
Marché vous rejoindrez
l'équipe
Econométrie au sein du Modèle Interne : cette équipe a en charge la conception et la mise en œuvre des modèles pour le calcul des mesures de risque marché. Les outils de développement sont variés : Python, SQL, VBA.



Dans le cadre des calculs des indicateurs réglementaires de risque de marchés (Piliers I et II) nous sommes amenés à revoir nos approches internes de détection et de correction d'anomalies dans les séries temporelles historiques. Dans cette optique, nous cherchons à améliorer les approches existantes à l'aide de méthodes statistiques et de machine learning.




Le stage s'articulera autour des principales étapes suivantes :

• Recherche bibliographique sur la détection d'anomalies, modélisation du Turn etc.

• Accès aux différents systèmes de données et développement d'un projet en Python pour la détection d'anomalies, correction & définition de proxies.

• Réalisation d'un projet en python ainsi que d'une documentation claire associée pour le sujet.

Concrètement, vos missions seront les suivantes :

• Étude des proxies et de la qualité des données sur les différentes classes d'actifs (taux, crédit, equity...) en utilisant des outils mathématiques et de machine Learning (Régressions, ACP, Isolation Forest...)avec un focus particulier sur les données de taux pour la période couvrant la fenêtre SvaR - VaR, et la définition de proxies en l'absence de données disponibles.


• Modélisation du Turn et du risque associé, détection des dates de Turn dans la donnée repo et autres analyses du phénomène.


• Participation à la production quotidienne (Python / UDA) : génération des séries temporelles et des vecteurs de chocs sur toutes les classes de risque pour l'ensemble des équipes du pôle MCR, servant au calcul de la VaR - indicateur phare pour le calcul du niveau de fonds propres nécessaire à Crédit Agricole CIB.

Rejoindre Crédit Agricole CIB, c'est profiter d'une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d'un suivi RH (matinée d'accueil, suivi régulier, etc.) et d'opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.




Localisation du poste




Zone géographique



Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine




Ville



Montrouge




Critères candidat




Niveau d'études minimum



Bac + 5 / M2 et plus




Formation / Spécialisation




Et si c'était vous ?




Formation :

• Université


• Ecole d'Ingénieur / Informatique

Spécialisation :

• Data science


• Ingénierie financière


• Statistiques


• Mathématiques appliqués


• Machine learning


• Programmation informatique

Niveau d'expérience minimum



0 - 2 ans




Compétences recherchées




Hard Skills :

• Développement (Python, SQL) ;


• Maitrise du Pack Office ;


• Français & Anglais courants.

Soft Skills :

• Esprit d'analyse ;


• Esprit d'équipe ;


• Créativité.

Crédit Agricole CIB s'engage en faveur de l'insertion des personnes en situation de handicap, ainsi ce poste est ouvert à toutes et à tous.



Ce poste est éligible au télétravail dans les conditions prévues par notre accord reposant sur le double volontariat (collaborateur & manager) et après une période d'intégration réussie.