CDIFrance
Risk de crédit quantitatif
Hybride
1. CONTEXTE DE LA MISSION
L'année 2026 représente une charge de travail particulièrement élevée pour l'équipe Risk Modelling, Quantification & Defaults (RMQD). En parallèle des activités récurrentes (backtesting, mises à jour de modèles, provisionnement, plan financier, stress testing, calculs statiques, contributions au Risk Appetite Framework et aux rapports de risque), un projet de transformation majeur est en cours : le projet TRIMARAN.
Ce projet vise à migrer l'outil de risque principal (PRiME) d'un environnement Matlab vers Python, tout en simplifiant l'architecture des modèles. L'enjeu est stratégique : l'entité n'étant plus assujettie à la réglementation bancaire, l'objectif est de s'affranchir de la complexité héritée d'un système conçu pour un groupe du CAC 40, afin d'adapter les outils à la taille et aux besoins actuels du portefeuille.
2. DESCRIPTION DE LA MISSION
2.1 Activités principales Le ou les consultant(s) intégreront l'équipe RMQD en qualité d'analyst(e) quantitatif crédit, et prendront en charge les activités suivantes :
- Maintenance et développement de modèles de risque de crédit quantitatif : PD (Probabilité de Défaut), LGD (Loss Given Default), CreditVaR
- Backtesting des modèles existants
- Implémentation de nouveaux modèles ou fonctionnalités dans les librairies existantes
- Reporting des résultats et documentation des procédures opérationnelles (en anglais)
- Contributions au RAF (Risk Appetite Framework), au plan financier et aux activités de stress testing
- Participation active au projet TRIMARAN :
- Participation aux workshops de simplification des outils de calcul de risques
- Validation de chaque étape de la migration Matlab → Python
- Apport d'un regard externe critique sur l'architecture existante
- Contribution à la recodification des librairies de calcul (projections long terme, module IFRS9, calcul de pertes futures)
2.2 Contexte technique Les modules de calcul couvrent notamment :
- Projections long terme (plan financier, stress testing)
- Module IFRS9 : calcul de pertes attendues (Expected Credit Losses)
- Modèles PD/LGD adaptés à un portefeuille spécifique (financement de projets, collectivités locales, corporate — hors retail)
- Stress testing lié au CreditVaR et au Pilier 2
L'environnement technique actuel repose sur SQL Server et Matlab pour le traitement des données et la modélisation. La migration vers Python est en cours dans le cadre du projet TRIMARAN.
Maîtrise d'IFRS 9 — Exigence non négociable
Le candidat devra démontrer une connaissance solide et opérationnelle de la norme IFRS 9, notamment sur les points suivants :
- Classification en Stages (1, 2, 3) : compréhension des critères de déclassement en Stage 2 (augmentation significative du risque de crédit — SICR) et des implications en termes de calcul de provisions (ECL 12 mois vs. ECL lifetime)
- Différences de provisionnement entre Stage 1 et Stage 2 : maîtrise des mécanismes de calcul des pertes attendues selon l'horizon de projection applicable à chaque stage
- Modèles TTC vs. PIT : distinction claire entre une approche Through-The-Cycle (stable dans le cycle économique, utilisée en approche réglementaire) et une approche Point-In-Time (sensible aux conditions macroéconomiques actuelles, requise par IFRS 9), et capacité à les articuler dans un cadre de provisionnement
- Hors-bilan : connaissance du traitement IFRS 9 des engagements hors-bilan (lignes de crédit non tirées, garanties), et capacité à intégrer ces expositions dans les calculs d'ECL
Expérience
- Minimum 3 ans d'expérience en modélisation quantitative du risque de crédit (PD, LGD, CreditVaR) et/ou en stress testing
- Expérience sur des portefeuilles spécialisés (financement de projets, collectivités locales, corporate) appréciée
- Expérience en risque ALM : un plus
- Connaissance du Pilier 2 et des stress tests réglementaires : appréciée
- Capacité à travailler sur des low-data portfolios et à adapter la stratégie de modélisation en conséquence
Compétences comportementales
- Autonomie et capacité à livrer dans les délais
- Esprit d'analyse et pragmatisme (capacité à simplifier des architectures complexes)
- Capacité à proposer des approches alternatives et à apporter un regard critique externe
- Bonne communication, à l'écrit comme à l'oral
- Aptitude à travailler sur des sujets variés dans le domaine du risque de crédit
Langues
- Anglais : courant impératif (reporting, documentation, workshops)
- Français : utile mais non obligatoire
Informations de la mission :
L'année 2026 représente une charge de travail particulièrement élevée pour l'équipe Risk Modelling, Quantification & Defaults (RMQD). En parallèle des activités récurrentes (backtesting, mises à jour de modèles, provisionnement, plan financier, stress testing, calculs statiques, contributions au Risk Appetite Framework et aux rapports de risque), un projet de transformation majeur est en cours : le projet TRIMARAN.
Ce projet vise à migrer l'outil de risque principal (PRiME) d'un environnement Matlab vers Python, tout en simplifiant l'architecture des modèles. L'enjeu est stratégique : l'entité n'étant plus assujettie à la réglementation bancaire, l'objectif est de s'affranchir de la complexité héritée d'un système conçu pour un groupe du CAC 40, afin d'adapter les outils à la taille et aux besoins actuels du portefeuille.
2. DESCRIPTION DE LA MISSION
2.1 Activités principales Le ou les consultant(s) intégreront l'équipe RMQD en qualité d'analyst(e) quantitatif crédit, et prendront en charge les activités suivantes :
- Maintenance et développement de modèles de risque de crédit quantitatif : PD (Probabilité de Défaut), LGD (Loss Given Default), CreditVaR
- Backtesting des modèles existants
- Implémentation de nouveaux modèles ou fonctionnalités dans les librairies existantes
- Reporting des résultats et documentation des procédures opérationnelles (en anglais)
- Contributions au RAF (Risk Appetite Framework), au plan financier et aux activités de stress testing
- Participation active au projet TRIMARAN :
- Participation aux workshops de simplification des outils de calcul de risques
- Validation de chaque étape de la migration Matlab → Python
- Apport d'un regard externe critique sur l'architecture existante
- Contribution à la recodification des librairies de calcul (projections long terme, module IFRS9, calcul de pertes futures)
2.2 Contexte technique Les modules de calcul couvrent notamment :
- Projections long terme (plan financier, stress testing)
- Module IFRS9 : calcul de pertes attendues (Expected Credit Losses)
- Modèles PD/LGD adaptés à un portefeuille spécifique (financement de projets, collectivités locales, corporate — hors retail)
- Stress testing lié au CreditVaR et au Pilier 2
L'environnement technique actuel repose sur SQL Server et Matlab pour le traitement des données et la modélisation. La migration vers Python est en cours dans le cadre du projet TRIMARAN.
Maîtrise d'IFRS 9 — Exigence non négociable
Le candidat devra démontrer une connaissance solide et opérationnelle de la norme IFRS 9, notamment sur les points suivants :
- Classification en Stages (1, 2, 3) : compréhension des critères de déclassement en Stage 2 (augmentation significative du risque de crédit — SICR) et des implications en termes de calcul de provisions (ECL 12 mois vs. ECL lifetime)
- Différences de provisionnement entre Stage 1 et Stage 2 : maîtrise des mécanismes de calcul des pertes attendues selon l'horizon de projection applicable à chaque stage
- Modèles TTC vs. PIT : distinction claire entre une approche Through-The-Cycle (stable dans le cycle économique, utilisée en approche réglementaire) et une approche Point-In-Time (sensible aux conditions macroéconomiques actuelles, requise par IFRS 9), et capacité à les articuler dans un cadre de provisionnement
- Hors-bilan : connaissance du traitement IFRS 9 des engagements hors-bilan (lignes de crédit non tirées, garanties), et capacité à intégrer ces expositions dans les calculs d'ECL
Expérience
- Minimum 3 ans d'expérience en modélisation quantitative du risque de crédit (PD, LGD, CreditVaR) et/ou en stress testing
- Expérience sur des portefeuilles spécialisés (financement de projets, collectivités locales, corporate) appréciée
- Expérience en risque ALM : un plus
- Connaissance du Pilier 2 et des stress tests réglementaires : appréciée
- Capacité à travailler sur des low-data portfolios et à adapter la stratégie de modélisation en conséquence
Compétences comportementales
- Autonomie et capacité à livrer dans les délais
- Esprit d'analyse et pragmatisme (capacité à simplifier des architectures complexes)
- Capacité à proposer des approches alternatives et à apporter un regard critique externe
- Bonne communication, à l'écrit comme à l'oral
- Aptitude à travailler sur des sujets variés dans le domaine du risque de crédit
Langues
- Anglais : courant impératif (reporting, documentation, workshops)
- Français : utile mais non obligatoire
Informations de la mission :
- Début de mission : 22/06/2026
- Durée : 6 mois
- Date de publication : 15/06/2026
- Date limite de candidature : 17/06/2026
Compétences recherchées
Python (Indispensable)Matlab (Indispensable)SQL Server (Indispensable)IFRS9 (Indispensable)PD (Indispensable)LGD (Indispensable)CreditVaR (Indispensable)Stress testing (Indispensable)Pilier 2 (Indispensable)ALM (Indispensable)PILLAR2 (Apprécié)ANGLAIS (Apprécié)
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