Missions de stage 2018 / 2019
Lieu : BPCE
Avec ses 7.800 agences et 106.500 collaborateurs au service de 31 millions de clients dont 9 millions de sociétaires, le Groupe BPCE, issu de la fusion de Banque Populaire et Caisse d’Épargne est le 2ème groupe bancaire en France et est présent dans plus de 50 pays.
Pôle : Méthodologie et Modèles
Au sein du département Gestion Actif Passif, le pôle Méthodologies et Modèles a pour objectif de construire les modèles et les méthodologies statistiques nécessaires aux calculs des indicateurs ALM et aux calculs de la provision Epargne logement. Les modèles développés contribuent à déterminer les écoulements des différents postes du Bilan. Afin de répondre aux exigences des différents organes d’audit (BCE, Commissaires aux Comptes…), il doit effectuer un suivi de ses modèles et procéder à leur amélioration le cas échéant.
Mission : Etude et modélisation comportementale des encours relatifs aux Livrets
* Réaliser le Backtesting d’un modèle relatif à un produit du bilan
* Effectuer la refonte/le recalibrage de ce modèle
- Phase 1 : Récupération des données internes sur l’encours des différents types de Livrets
- Phase 2 : Etude de sensibilité de l’encours de ce produit vis-à-vis de variables majeures
- Phase 3 : Modélisation comportementale
Lieu : LCL
Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est aujourd’hui une banque de détail de premier plan au service de ses clients urbains. Forte d’un réseau de plus de 2000 agences, LCL accompagne 6 millions de clients particuliers et professionnels, et est la banque d’une entreprise sur trois.
Direction d’accueil : Direction Risques et Contrôles Permanents.
Équipe : Modélisation des Risques
Missions Principales :
* Construire des nouveaux algorithmes en testant des techniques innovantes liées à la data science permettant la qualification du risque et/ou l’aide à la décision de crédit, et en effectuer le backtesting.
* Réaliser un état de l’art des pratiques de data science dans le domaine des risques bancaires (machine learning, deep learning, random forest, XG boost..) et faire une synthèse des travaux académiques sur le sujet.
* Identifier et aider au pilotage du risque de crédit en apportant une réelle expertise quantitative. Echanger et assurer un rôle d’aide à la décision auprès de différents métiers (Direction Crédits, Recouvrement, Risques et Contrôles Permanents, Direction Financière ou Marketing) par le biais d’analyses ad-hoc.
Lieu : Société Générale
Au sein du département Enterprise Risk Analytics, le service MOD (Modèles de Risque et de Capital) est en charge de définir les méthodes de modélisation des risques, à l'exception des risques de marché.
Mission : Dans le cadre de refonte de l’architecture des modèles de notations sur le périmètre pays risqués, participation au perfectionnement des modèles existants et développement de nouveaux modèles de prédictions
- Synthèse des travaux de recherches académiques existant sur le sujet ;
- Proposition de tests et de nouvelles méthodes - statistiques, économétriques, probabilistes - permettant de challenger les modèles existants ;
- Analyse des impacts des méthodes alternatives sur les différents sujets concernés.
Lieu : Acxiom
Acxiom, leader dans le domaine du dans le domaine du CRM OnBoarding, accompagne les plus grandes marques du monde dans l’utilisation de leurs données afin d’améliorer les intéractions avec leurs clients. Nous permettons aux marques d’utiliser de nouvelles stratégies marketing et ainsi d’améliorer la mesure de leur ROI, leur ciblage, leur marketing personnalisé, etc…
Service : DATA & ANALYTIC France
Missions :
Développer des fonctionnalités sur la plateforme de Data Intelligence Select :
- Brainstorming et gestion de projet
- Partage des pré requis et documentation
- Migration des méthodologies d’analyses de SAS vers Python
- Développement de modules complémentaires d’analyses de mesure d’impact
- Automatisation des reporting d’analyses et des flux de données internes et partenariales
Renforcer l’équipe :
- Production d’analyses d’impact offline de campagnes digitales (pour l’ensemble de nos clients)
- Gestion des briefs et recommandation auprès du client
- Support méthodologique et gestion de la communication auprès de nos équipes commerciales
- Support pour le marketing produit
Lieu : RCI Banque
RCI Banque est la captive financière de l’Alliance Renault Nissan. Elle est spécialisée dans les financements et services automobiles des marques Renault, Nissan, Dacia et Samsung et est présente dans 38 pays. Avec plus d'un tiers des ventes Renault et Nissan financées, RCI est parmi les financières de marque les plus performantes et représente un levier puissant de conquête et de fidélisation.
Service d’accueil : Scoring et Analytics Client
Missions :
- Développement d’un score d'octroi
- Mise à jour occasionnelle des monitoring & backtesting
- Analyses statistiques ponctuelles
Lieu : HSBC
HSBC France est une filiale du groupe bancaire international HSBC. Au-delà de son réseau bancaire, HSBC France offre à l’ensemble de sa clientèle une gamme complète de produits et de services dans les métiers de banque de financement, d'investissement et de marchés, ceux de la gestion d’actifs et des assurances, ainsi que dans les activités de banque privée.
Service d'accueil : Wholesale Credit Risk Analytics
Au sein de la Direction des Risques d’HSBC France, l’équipe Wholesale Credit risk analytics est en charge de la conception des modèles prédictifs de risque de crédit sur les contreparties wholesale (entreprises, banques, souverains) dans le cadre :
- des fonds propres réglementaires (capital), en approche baloise avancée,
- des modèles de provisionnement en norme IFRS9,
- des modèles de stress-test,
Les principales missions :
- Contribuer à faire évoluer la qualité des modèles (PD, LGD, EAD) en lien avec des techniques innovantes (Data science, machine learning) et/ou liées à l’environnement réglementaire.
- Construire un nouveau modèle de LGD
- Analyser et quantifier l’impact des évolutions des modèles étudiés.
- Répondre à des demandes ad-hoc et interaction avec les équipes métiers, finance, …
- Participer à la maintenance d’une veille méthodologique et réglementaire autour des sujets liés au risque de crédit.
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance
Crédit Agricole Consumer Finance est un acteur majeur du crédit à la consommation en Europe. Filiale du groupe Crédit Agricole, elle apporte son expertise du crédit à la consommation en mettant à disposition de ses clients et partenaires des offres adaptées et innovantes.
Présentation du service : Direction du développement des partenaires bancaires et plus spécifiquement le service marketing.
La direction a pour mission de contribuer au développement de l'activité du crédit à la consommation dans les banques de proximité du Groupe : les Caisses Régionales et LCL. L’équipe « Etudes, Analyses et Scores » composée de 5 chargées d’études. La mission principale de l’équipe consiste en l’élaboration d’études et de modèles (scores, segmentation…) permettant :
- d’apporter un éclairage sur les leviers de développement ;
- d'optimiser le ciblage et le ROI des campagnes marketing.
Missions principales :
- Elaboration un ou plusieurs score(s) d’appétence en proposant des nouvelles méthodes de modélisation (autres que la régression logistique) ;
- Réalisation de études ponctuelles (profil client, études portefeuille…),du backtesting des scores ou tout autre demandes émanant des partenaires bancaires.
- Présentation des travaux auprès du comité de direction DPB, du responsable marketing ou auprès d’interlocuteurs CA/LCL.
Lieu : BPCE Financement
Natixis Financement est un établissement financier de Natixis. Natixis est la banque internationale de financement, de gestion, d'assurance et de services financiers du Groupe BPCE, deuxième acteur bancaire en France : 21 % des dépôts bancaires et 31.2 millions de clients à travers ses deux réseaux, Banque Populaire et Caisse d’Épargne. Natixis Financement, 3ème acteur sur le marché du crédit à la consommation en France, commercialise ses produits par l’intermédiaire des réseaux bancaires du Groupe.
Service d’accueil : Modélisation et Systèmes Experts
Rattaché à la Direction des Risques de Natixis Financement, le pôle Modélisation et Systèmes Experts a pour objectif la conception et le développement des modèles de mesure du risque de crédit (Octroi, recouvrement, IRBA, provisionnement, ...).
Missions : Marges de prudence downturn
Dans le cadre réglementaire bâlois, étude de la sensibilité au cycle économique des différents estimateurs bâlois (Probabilité de défaut [PD] – Perte en cas de défaut [LGD] – Exposition au moment du défaut [EAD]) sur le portefeuille de crédit renouvelable porté au bilan de Natixis Financement. Proposition de méthodologies permettant d’assurer la prudence des estimateurs en cas de crise économique (marges downturn).
Cela revient notamment à modéliser les paramètres historiques en fonction de variables décrivant le cycle économique (inflation, variation du PIB, taux de chômage, …).
Lieu : OAK Branch
L'entreprise OAK Branch a été fondée en 2014 par des professionnels du renseignement. Face aux défis et aux opportunités que représentent le Big data, OAK propose son expertise aux institutions publiques ainsi qu'aux Organismes d'Importance Vitale : cette expertise se base sur l'étroite collaboration entre des spécialistes en traitement et analyse des données et des experts métiers dans le domaine de la sécurité.
Missions :
-La mise en place de processus d'intégration de nouveaux types de données
-Le développement d'analyses statistiques et d'algorithmes (Text Mining, Théorie des graphes,..) en vue de répondre aux questions des experts métiers
-L'implémentation des outils de la plateforme chez les clients
Lieu : Banque PSA Finance
Banque PSA Finance est la filiale bancaire du groupe Peugeot-Citroën spécialisée dans le financement de crédit à la consommation pour l'automobile et la proposition de comptes d'épargne. Elle comprend notamment les marques Peugeot, Citroën, Opel et Vauxhall. Elle est présente dans 18 pays principalement en Europe mais aussi en Amérique latine et en Chine.
Service d’accueil :
Service MODL en charge de la modélisation des scores relatifs au crédit automobile pour la clientèle Retail et Corporate de Banque PSA Finance (scores d'octroi et scores de comportement). Équipe de modélisateurs qui échange avec différents métiers (Informatique, Audit, Recouvrement…) et avec les opérationnels en filiales.
Missions :
- Proposer une évolution de la méthodologie d’estimation de la LGD pour le portefeuille Retail de la JV France
- Production des indicateurs de risque destinés aux instances internes
- Développement des modèles de score
- Suivi de la qualité des données dans les Bases Risques
- Développement et maintenance des programmes SAS utilisateurs correspondants
Lieu : Thélem Assurances
Créée en 2004 de la fusion des Assurances Mutuelles de L’Indre et des Mutuelles Régionales d’Assurances, Thélem Assurances occupe une place prépondérante sur le marché comptabilisant 265 agences dans 45 département et réalisant 339 millions d’euros en 2017 ce qui vient renforcer sa solidité tout en garantissant des offres et services renouvelés.
Direction d’accueil : Direction Commerciale
Équipe : Administration des réseaux
Missions Principales :
• Participer au projet de conception d’outils décisionnels dans le développement du réseau d’agences Thélem Assurances afin notamment de permettre la géolocalisation des agences et d’identifier les zones de développement prioritaire.
• Segmentation du réseau d’agences, ressortir les différentes typologies des agents généraux, étudier les facteurs d’évolution d’une tranche de chiffre d’affaire à une autre.
• Gestion de projets (cadrage, cahier des charges, appels d’offre…).
Lieu : Micropole
Contexte : Micropole a développé un logiciel de Scoring « SCORING.IA » en langage Python qui intègre les phases de diagnostic des données, de préprocessing non supervisé, préprocessing supervisé, de construction des modèles prédictifs et d’industrialisation de ces modèles.
Ce logiciel vise à produire des modèles aussi précis que possible tout en produisant l’ensemble des éléments nécessaires à leur interprétation, évaluation et déploiement.
Description du projet : Il s'agit de développer de nouvelles fonctionnalités, basées sur les dernières approches en matière de préparation automatisée des données (nettoyage, data management et sélection de variables), de machine learning, de stacking, et d’approches ensemblistes (agrégation de plusieurs modèles). Il s’agit également d’optimiser les procédures existantes en améliorant notamment la recherche intelligente de paramètres pour les différents modèles de Machine Learning.
Mission de stage :
-Familiarisation à Python et au logiciel "SCORING.IA"
-Recherche méthodologique sur les techniques complémentaires à celles implémentées dans "SCORING.IA" -Mise en œuvre sur des jeux de données réels via python (Scikit Learn). -Mise en concurrence de méthodes traditionnelles VS Machine Learning
-Rédaction des documents de synthèse
-Participation à des missions avec des consultants (notamment en Scoring)
Lieu : Capgemini
Capgemini est un leader mondial du conseil, des services informatiques et de la transformation numérique. A la pointe de l'innovation, le Groupe aide ses clients à saisir l'ensemble des opportunités que présentent le cloud, le digital et les plateformes.
Service : Insights & Data
La solution Insights & Data Global Practice s'appuie sur l'excellence technologique, la gestion des données, ainsi que l'expertise propre aux activités métiers et aux secteurs pour aider les entreprises à réaliser de précieuses analyses exploitables à partir de leurs données internes et externes.
Missions principales :
- gérer l'alimentation des entrepôts de données (datawarehouse), ainsi que les reportings
- effectuer en amont le recueil du besoin chez le client
- rédiger les spécifications des besoins fonctionnels
Lieu : Estia
Le groupe Estia, créé en 2010, est un acteur en plein développement dans le domaine de la data science, il accompagne plus de 40 clients grands comptes dans leur projet data.
Lieu de la mission : AAA DATA
- Construction de modèles prescriptifs d’association de marques/modèles de véhicules afin de mettre en place des règles de recommandations, déclinables par profil d’acheteurs.
- Industrialisation de ces algorithmes de recommandations dans un environnement datalake et sur une volumétrie de plus de 80 millions d’individus.
- Mise en place de tableaux de bord sur un outil de datavisualisation.
- Utilisation de données open data pour l’enrichissement de scores.
- Récupération, structuration et exploitation de données digitales permettant de contextualiser des volumes de ventes de véhicules.
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance
Filiale du groupe Crédit Agricole, Crédit Agricole Consumer Finance est un acteur de référence sur le marché européen du crédit à la consommation. Avec 82 milliards d’euros d’encours gérés en 2018, Crédit Agricole Consumer Finance est présent dans 19 pays.
Service d’accueil : Analyse et pilotage des risques
Missions principales :
- Analyser et proposer des méthodologies sur l’estimation des paramètres LGD, PD et le traitement des expositions en défaut (EAD) afin de répondre aux nouvelles exigences règlementaires Bâle 2.
- Développer des méthodes sur l’estimation de la marge de conservatisme.
- Justifier l’approche sur le traitement des défauts multiples.
- Tester les facteurs de risque dans la construction des axes de segmentation des modèles LGD.
- Redéfinir la méthodologie de calcul de l’ELBE (Expected Loss Best Estimate).
- Accompagner la mise en œuvre opérationnelle des évolutions méthodologiques dans les entités internationales du groupe CACF.
- Collaborer et participer aux échanges avec les différents interlocuteurs internes.
Lieu : Société Générale
Département : Enterprise Risk Analytics (RISQ/ERA)
Service : Modélisation des risques (ERA/MOD)
Le service ERA/MOD est le Centre d’Expertise en Modélisation et Data Science de la Direction des Risques. Chargé de développer des méthodes de référence de mesure de risques statiques et dynamiques (capital, CNR, provisions), il assure également le calibrage, la revue annuelle (backtest) et la maintenance des modèles développés en conformité avec les réglementations en vigueur et les normes Groupe. La mission se déroule dans le pôle Retail Analytics, en charge des modèles réglementaires et de provisionnement sur le périmètre Retail de la Banque de détail en France (BDDF).
Mission :
Dans le cadre de la réglementation bâloise, la Société Générale a développé des méthodes quantitatives d’évaluation des paramètres bâlois, parmi lesquelles l’estimation de la perte encourue en cas de défaut (LGD). Tout comme les autres paramètres bâlois, la LGD dépend des conditions économiques. Il s'agit de calculer la LGD Downturn (perte encourue en cas de défaut durant des périodes de ralentissement du cycle économique) pour chacun des périmètres du portefeuille RETAIL-BDDF. Cela se fera en 3 étapes : -Détermination des Variables Macroéconomiques qui sont les plus à même d’affecter la LGD
-Détermination des périodes Downturn
-Utilisation de modèles économétriques en vue d’estimer cette LGD Downturn
Lieu : Capgemini
Capgemini, crée en 1967, est un leader mondial du conseil, des services informatiques et de la transformation numérique et est la première entreprise de ce secteur en France en 2018. A la pointe de l'innovation, le groupe aide ses clients à saisir l'ensemble des opportunités que présentent le cloud, le digital et les plateformes.
Service d'accueil :
Le service Insights & Data, l'une des branches du service Digital and Data, intervient dans divers secteurs d'activités (industries, télécommunications, retail, finance, public, etc.) afin de participer à la construction et à la transformation de la stratégie de gestion de l'information de ses clients.
Missions principales :
- Collecter, explorer, intégrer, analyser, comprendre et visualiser les données
- Industrialiser et automatiser les étapes de récupération des données ainsi que les modèles de machine Learning.
- Intégrer des solutions SAS (Solutions métier, plateforme Viya) dans des environnements Big Data.
- Visualiser et communiquer les résultats de l'analyse auprès des clients ou de collaborateurs
Lieu : Avisia Paris
Avisia est un cabinet de conseil créé en 2007 se focalisant sur la réalisation de projets « Data Centric ». L’entreprise compte environ 180 consultants répartis à Paris, Nantes et Lyon pour un chiffre d’affaires de 14.5M en 2016. Parmi ses clients on retrouve entre autres des banques et assurances, des télécoms et médias mais aussi des acteurs de l’e-business et du service. Partenaire de SAS depuis sa création, l’entreprise compte le plus grand nombre de consultants SAS en France et de certifications éditeur sur l’ensemble des solutions SAS.
Objectif : Dans le cadre du projet « Encadrement des risques », mise en place d’un dispositif permettant aux analystes risque et à la direction de suivre l’évolution de différents indicateurs.
Missions :
* Participer à la rédaction de « User Stories »
* Implémenter les solutions d’analyse via SAS
* Homologuer les résultats
Lieu : Havas CSA Data Consulting
Havas est l’un des plus grands groupes de communication au monde, basé à proximité de la Défense. Présent dans plus de 100 pays et avec un revenu de 2.188 M€ (chiffre 2015), il développe son activité autour du conseil, de l’achat d’espace et de la création publicitaire.
Pôle : CSA Data Consulting, cabinet de conseil du groupe Havas Media, a pour principale mission d’accompagner les annonceurs et les équipes commerciales du Village Havas dans l’optimisation de leur budget media-marketing.
Mission principale : Support de l’activité : à partir du brief client, il s’agit de participer à la mise en œuvre de l’analyse : analyse exploratoire, construction du datamart, création de KPI pertinents en input de la modélisation, proposition/développement méthodologique de la modélisation, analyse et formalisation des résultats, restitution.
Sujet R&D : en parallèle, il s’agit de développer un sujet apportant une solution innovante à l’analyse de la performance média – marketing.
Lieu : BPCE
Le Groupe BPCE, deuxième groupe bancaire français issu de la fusion des Caisses d’Épargne et des Banques Populaires, est un groupe diversifié regroupant des activités de banque de détail, des filiales spécialisées, la banque de grande clientèle Natixis, des activités de gestion d’actifs, de banque privée, d’assurance… en France et à l’international.
Direction d’accueil :
La Direction des Risques, de la Conformité et des Contrôles Permanents du Groupe BPCE a pour mission de mettre en oeuvre tous les moyens permettant de piloter le groupe en matière de liquidité, de solvabilité, de maîtrise des risques et de contrôle interne.
Description de la mission :
Au sein du service Modèles Internes & Big Data la mission sera de mettre en place sur le portefeuille des clients Corporate et/ou Retail (à définir) une méthodologie alternative d’estimation de l’EAD (estimation de l’exposition en cas de défaut dans le cadre de la règlementation bâloise).
L’estimation de l’EAD nécessite de modéliser la variation d’exposition d’un contrat lorsqu’il entre en défaut par rapport à son exposition saine. Cette variation comporte néanmoins deux effets actuellement non dissociés : le remboursement du bilan (flux négatif diminuant l’EAD) et l’utilisation du hors-bilan (flux positif augmentant l’EAD). L’objectif du stage sera de construire un modèle prédictif pour chacune de ces deux composantes afin d’améliorer la granularité et la performance du modèle.
Lieu : Société Générale
Département : Enterprise Risk Analytics (RISQ/ERA)
Service : Modélisation des risques ERA/MOD
Le service de modélisation des risques ERA/MOD est le Centre d’Expertise en Modélisation et Data Science de la Direction des Risques. Chargé de développer des méthodes de référence de mesure de risques statiques et dynamiques (capital, CNR, provisions), il assure également le calibrage, la revue annuelle (backtest) et la maintenance des modèles développés en conformité avec les réglementations en vigueur et les normes Groupe. La mission se déroule dans le pôle Retail Analytics, en charge des modèles réglementaires et de provisionnement sur le périmètre Retail de la Banque de détail en France (BDDF).
Mission :
Dans le cadre de la règlementation bâloise, la Société Générale a développé des méthodes quantitatives d’évaluations des paramètres bâlois et comptables, parmi lesquelles l’estimation de la perte encourue en cas de défaut (LGD). Il s’agit de proposer des modèles d’estimation de taux de passage de l’état de défaut à l’état de risque de perte, plus précisément :
• explorer les modèles de durée pour estimer l’horizon de passage de l’état de défaut à l’état de risque de perte.
• utiliser les modèles GLM pour estimer la probabilité de passage en risque de perte.
Lieu : BPCE
Le Groupe BPCE, deuxième groupe bancaire français issu de la fusion des Caisses d’Epargne et des Banques Populaires, est un groupe diversifié regroupant, outre des activités de banque de détail, des filiales spécialisées, la banque de grande clientèle Natixis, des activités de gestion d’actifs, de banque privée, d’assurance … en France et à l’international.
Pôle : Modèles Internes et Big Data
Le pôle Modèles Internes et Big Data de la Direction des Risques, de la Conformité et du Contrôle Permanent (DRCCP) du Groupe BPCE a pour mission d’élaborer les dispositifs quantitatifs de mesure et de prévision du risque de crédit, utilisés notamment pour la gestion des risques et le calcul des exigences en fonds propres du groupe.
Missions : Définition de la période Downturn et calibration de la marge Downturn sur la LGD
Dans le cadre de la réflexion sur l’avenir des modèles internes, l’EBA a récemment publié des nouveaux textes réglementaires portant sur l’identification d’une période Downturn (correspondant à des conditions macro-économiques défavorables) et son impact sur l’estimation des modèles de LGD et d’EAD.
- Appropriation des principaux textes réglementaires sur le sujet
- Identification des périodes Downturn sur le portefeuille des clients Retails à l’aide d’indicateurs macro-économiques
- Mise en place d’une méthodologie d’estimation des effets d’un ralentissement économique sur les paramètres LGD/EAD
Lieu : Business & Decision
Business & Decision est un Groupe international de consulting et d’intégration des systèmes fondé en 1992. Leader de la Business Intelligence (BI) et du CRM et acteur majeur de l’e-Business, le Groupe contribue à la réussite des projets à forte valeur ajoutée des entreprises et accompagne ses clients dans des domaines d’innovation tels que le Big Data et le Digital.
Lieu de Mission : MERCER
MERCER est un leader mondial du conseil en ressources humaines, en santé prévoyance, en retraite et en investissements.
Missions Principales
- Modélisation de la survenance et la durée des arrêts de travail.
- Missions de développements liés à la technologie SAS en interne ou externe.
Lieu : Société Générale
Acteur de l'économie réelle depuis plus de 150 ans avec un ancrage solide en Europe et connecté au reste du monde, Société Générale est l'un des tout premiers groupes européens de services financiers et emploie plus de 147 000 collaborateurs dans 67 pays et accompagne au quotidien 31 millions de clients particuliers, entreprises et investisseurs institutionnels à travers le monde, en offrant une large palette de conseils et de solutions financières sur mesure.
Service d'accueil : Compliance&ORM Technology
Au sein du service DPR/CMP, l'équipe a pour responsabilité, au plan mondial, l'ensemble des outils informatiques de contrôle des abus de marché et de conformité incluant les outils de gestion des risques opérationnels dont les principaux utilisateurs sont les « Compliance Officers » de SGCIB.
Département / Projet :
Le projet GATS (mise en place d’une solution anti blanchiment pour GBIS hors Priv) nécessite la mise en place d’un pôle de compétences SAS Anti Blanchiment d’Argent au sein de DPR/CMP afin de permettre la création de scénario anti blanchiment de la conception au déploiement et de fournir un support applicatif adapté aux besoins des utilisateurs.
Les principales missions :
- L'analyse de la qualité des données
- Gestion des environnements et installation technique du progiciel
- Exécution de tests des développements réalisés
- Préparation à la mise en production
Lieu : Banque Centrale Européenne
La Banque Centrale Européenne est l’institution Européenne en charge de l’émission de la monnaie, de la politique monétaire dans toute la zone euro. Intégré à la BCE, le SSM (Mécanisme de Supervision Unique) assure depuis 2014 la supervision directe des ~120 plus grosses banques de la zone euro, et la supervision indirecte de plus de 4000 entités restantes.
Direction d’accueil : Directorate General Statistics.
Équipe : Statistical Applications and Tools division – SSM team
Missions Principales :
Développement et maintenance d’une base de données centralisant les données de supervision (COREP,FINREP…) pour toutes les banques de la zone euro :
- Assurer la réception, la qualité et la dissémination des données de supervision
- Travailler sur le calcul de divers Key Risk Indicators à destination des superviseurs
- Support de l’équipe via l’automatisation de diverses tâches (Scripts Python, VBA…)
- Réalisation de programmes SAS à différentes fins (Monitoring, reporting, gestion de base de données…)
Lieu : ETAM-UNDIZ
Créé en 1916, le Groupe Etam propose une mode jeune dans un style féminin et chic. Aujourd'hui, la marque Etam compte plus de 13 600 collaborateurs, un réseau de plus d'environ 3 900 points de vente dans plus de 40 pays à travers le monde.
Service d’accueil : DIGITAL – DATA, équipe Etudes & Datamining
Intitulé du poste : Data Analyst
Missions :
- Analyse du comportement d'achat de la clientèle de la marque Undiz.
- Production d'études datamining et analyse sur l'outil statistique interne (mise en place de scores, segmentations, parcours d'achat, cycle de vie, réalisation d'études adhoc pour les équipes produits et marketing) et rédaction de rapports de synthèse, conclusions et recommandations.
- Reporting et suivi d'activité pour les équipes Marketing et Digital, construction des populations témoins des actions marketing (email, SMS et print) et mesure des performances de ces campagnes (résultats et ROI).
- Analyse des profils des clientes membres des programmes de fidélité
- Gestion de campagnes marketing direct sur l'outil CRM interne, notamment, sur :
* la mise en place de tests de campagnes et population témoins ;
* l'analyse des remontées d'opérations : réflexion sur l'analyse et réalisation du reporting ;
* le suivi du ROI des campagnes ;
* conclusions et recommandations concernant les actions marketing.
- Contribution à d'autres projets transversaux du Marketing selon l'actualité.
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance
Crédit Agricole Consumer Finance, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un acteur de référence sur le marché européen du crédit à la consommation. Avec 77 milliards d’euros d’encours gérés en 2016, Crédit Agricole Consumer Finance est présent dans dix-sept pays en Europe ainsi qu’en Chine et au Maroc.
Département: Service Pilotage de la Performance et des Prestataires
Missions principales:
- Faire évoluer, produire et diffuser les tableaux de bord de la Direction (concevoir les programmes SAS et macro VBA afin d’industrialiser les résultats en vue d’une production récurrente)
-Mettre en oeuvre des solutions techniques s’appuyant sur le système SAS qui répondront aux besoins fonctionnels exprimés par les différents services
-Oeuvrer à la rationalisation des reporting dans un contexte de rapprochement de deux entités commerciales sous une seule et même direction
-Analyser les performances des différentes agences commerciales permettant la mise en place de plans d’actions locaux
Lieu : BNP Paribas
Département : Risk Domestic Markets - Risk FRB (French Retail Banking)
Le département a pour mission principale la gestion du risque de crédit et de contrepartie sur opérations de marchés pour les Collectivités Locales, les Entreprises, les Particuliers, Professionnels et Entrepreneurs clients de BDDF (Banque De Détail en France de BNP Paribas).
Service d'accueil : Relations Autorités Réglementaires
Equipe : Risk Analytics and Score (RA&Sco)
L’équipe se charge du développement des outils de scoring requis pour évaluer les exigences en capital (Bâle) et décide de l’octroi des crédits pour le compte de BDDF. Elle réalise des analyses quantitatives des portefeuilles de crédits de BDDF à des fins d’optimisation des processus de décision et participe à l’élaboration des reportings règlementaires spécifiques.
Principales missions : En qualité d’Assistant Chargé d’Etudes Statistiques, il s'agit de :
Assurer le Data Management (description des contrôles liés aux extractions et au traitement des données) Créer la base de modélisation (sélection des variables)
Faire le backtesting des règles de gestion en production
Créer un score de détection des clients risqués sous SAS
Contribuer à la mise en production du score (rédaction de la documentation nécessaire à l'insertion opérationnelle du score).
Lieu : Crédit Agricole CIB
Crédit Agricole CIB (Corporate & Investment Bank) est la banque de financement et d'investissement du Groupe Crédit Agricole, 13e groupe bancaire mondial par les fonds propres Tier1 (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.
Service : Risques et Contrôles permanents : Service spécialisé dans l'élaboration, la mise en place et le suivi des différentes méthodologies d'estimation du risque de crédit pour l'ensemble des métiers de la banque.
Equipe : Modélisation et Backtesting
Missions :
- Réalisation du Backtesting des modèles internes (PD, LGD) permettant de s'assurer de la performance, la robustesse et le pouvoir prédictif de ces modèles.
- Travaux de recherche de méthodes alternatives existantes de Backtesting sur les portefeuilles pour lesquels le nombre de défaut est faible (Low Default Portfolio)
- Réalisation de travaux de simulation sur les historiques de données internes.
Lieu : Crédit Agricole SA
Deuxième groupe bancaire Européen, le Groupe Crédit Agricole est présent sur l’ensemble des métiers de la bancassurance (banque de financement et d’investissement, gestion de d’actif, banque de proximité, assurances, financements spécialisés).
Equipe : L’unité en charge de la Validation des Modèles au sein de la Direction des Risques Groupe a pour mission de contribuer au contrôle des modèles d’analyse et de mesure des risques (crédit, marché, opérationnel, etc..) sur les domaines couverts par l’activité du Groupe et de ses filiales.
Missions :
-Développer une méthode de quantification et d’optimisation de l’homogénéité des segments d’estimation des paramètres LGD et CCF, selon les dispositions réglementaires définies dans les textes européens.
-Implémenter la ou les méthodes sur des bases de données réelles permettant d’estimer les paramètres CCF ou LGD.
-Définition et mise en œuvre de diagnostics et de contrôles sur la ou les méthodes déployées.
-Automatisation et documentation des travaux conduits.
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance
Intitulé du poste : Pilote de la Performance
Crédit Agricole Consumer Finance, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un acteur majeur du crédit à la consommation en Europe qui distribue une gamme complète de produits et services et couvrant tous les métiers du crédit à la consommation.
La Direction Ventes et Relation Clients est dédiée au développement des activités commerciales hors réseau, à l’animation, à la coordination commerciale et au pilotage des activités de la direction.
Descriptif de la mission :
Objectif : pilotage des activités commerciales afin d’obtenir une meilleure performance.
I-Augmentation de la productivité des agences commerciales :
-Suivre les résultats commerciaux et financier de la direction vs objectifs.
-Analyser les performances d’une vingtaine d’agences commerciales permettant la mise en place de plans d’actions locaux.
II-Développement d’outils de suivi afin de booster l’efficacité commerciale :
-Faire évoluer, produire et diffuser les tableaux de bord de la Direction (concevoir les programmes SAS et macro VBA afin d'industrialiser les résultats en vue d'une production récurrente) ;
-Mettre en œuvre des solutions techniques s'appuyant sur le système SAS qui répondront aux besoins fonctionnels exprimés par les différents services ;
-Œuvrer à la rationalisation des reportings dans un contexte de rapprochement de deux entités commerciales sous une seule et même Direction ;
Lieu : SNCF
Avec ses 270 000 collaborateurs et les 14 millions de voyageurs transportés chaque jour, le groupe SNCF est l’un des premiers groupes mondiaux de transport de voyageurs et de logistique de marchandises en France et dans le monde.
Service d’accueil : Direction de l’Exploitation de SNCF Transilien, au sein de la Cellule Exploitation en Zone Dense, l’équipe a notamment pour objectif de tester la robustesse des plans de transport avant leur mise en exploitation.
Missions principales :
• Analyser la régularité des trains au départ (H00) à partir notamment des données de circulations observées des trains :
- Quelles sont les principales causes de retards au départ ? Existe-t-il un lien entre la cause du retard et le nombre de minutes de retard au départ ?
- Est-ce qu’un retard au moment de l’acheminement des trains (trains appelés W) entraine systématiquement des retards pour les trains commerciaux (transportant des voyageurs) ?
- Définir les relations suivantes :
- X% de trains W en retard entraine Y% de trains commerciaux en retard.
- X trains partis avec xmin de retard entraine Y trains arrivés avec ymin de retard (les trains arrivent-ils à rattraper leur retard ?)
• Analyser le comportement de conduite des conducteurs face à différentes situations à partir des «boites noires» des trains (ex : comment le conducteur a adapté sa conduite pour suivre son horaire ? comment le conducteur a rattrapé son retard dû à un départ tardif de sa gare d’origine ? suivent-ils les recommandations de conduite ? Quel est l’horaire optimal pour chaque sillon (portion de voie) ?).
Lieu : Banque de France
Direction: Direction des Entreprises
Service: Méthodologie d’Analyse des Entreprises (SMAE)
Entre autres responsabilités, le SMAE a la charge de la définition des modèles conceptuels d’analyse des entreprises, la détermination des règles de cotation des entreprises et le suivi des performances du système de cotation. La gestion et l’analyse des défauts déclarés par les établissements financiers sur les entreprises est une composante essentielle et transversale de ces différentes missions.
Descriptif de mission
- Concevoir et mener à son terme une étude statistique et économique sur les données de défaut bancaire, telles que collectées par la Banque de France. L’objectif est d’améliorer la connaissance du défaut défini dans la méthodologie appliquée par les membres de l’Eurosystème (« défaut bâlois »), en proposant des axes de caractérisation du défaut, en identifiant chez les entreprises qui les portent des caractéristiques permettant de mieux anticiper leur survenance.
- Participer à l’étude de l’impact des changements en cours dans les modalités de collecte du défaut (projet Européen ANACREDIT) et proposer les ajustements envisageables.
Lieu : Mutuelle Nationale des Hospitaliers
Depuis plus de 50 ans la MNH protège les professionnels de la santé. Avec ses 600 000 adhérents et près d’1 million de bénéficiaires elle est aujourd’hui la mutuelle leader des acteurs de la santé. Son champ d’action est vaste car elle propose des garanties santé, de la prévoyance, des produits d’assurance auto et habitation, des prestations de prévention, des services, des conseils pour aider ses adhérents à financer leurs projets.
Service d’accueil : Gestion des Risques et du Contrôle Interne
Missions principales :
- Contribution au projet de mise en conformité avec le règlement général sur la protection des données (RGPD), ce en lien avec le délégué à la protection des données (DPO) : analyse de risques PIA, rédaction de procédures, test d’outils CNIL, contribution à la cartographie des risques RGPD etc.
- Contribution à la mise en place et à la maintenance évolutive de l’outil de gestion des risques de la mutuelle,
- Contribution à l’animation de la filière de référents risques et contrôle interne, notamment en ce qui concerne le renforcement des contrôles et la revue annuelle des risques de la mutuelle,
- Contribution au traitement d’incidents opérationnels (analyse, formalisation, suivi) et activités de reporting sur les risques et le contrôle interne,
- Contribution à la revue et à la mise en place des outils associés au plan de continuité d’activité,
- Contribution au projet de gouvernance des données.
Lieu : La Banque Postale Financement
Filiale à 100% de la Banque Postale, la Banque Postale Financement (LBPF) est un établissement de crédit qui se veut devenir l'un des acteurs incontournables du Crédit à la consommation. Son ambition est de réinventer le crédit à la consommation.
Direction d’accueil : Direction des Etudes.
Équipe : Pôle Modélisation et Etudes Risques
Missions principales :
La mission principale consiste en l’élaboration d’études et de modèles (scores, segmentation…) permettant :
* de maîtriser du risque client pour l'octroi d'un crédit à la consommation ;
* d’optimiser le risque et le PNB dans la gestion du portefeuille (recouvrement, gestion des plafonds autorisés, cut-off) ;
* de passer aux méthodes avancées et au maintien de la pertinence des modèles bâlois.
Plus spécifiquement, il s’agira de :
- Élaborer un ou plusieurs score(s) d’octroi en proposant des nouvelles méthodes de modélisation (autres que la régression logistique) ;
- Développer les modèles de recouvrement et d'encours et en assurer le suivi et la maintenance ;
- Développer et maintenir les modèles bâlois dans le cadre du programme « modèles internes »
- Réaliser les études permettant d'assurer la cohérence du processus d'octroi et la pertinence des règles ;
- Élaborer des tableaux de bord et reportings destinés au suivi du risque ;
Lieu : SAS France
SAS est leader dans le secteur de l’analytique. Grâce à ses logiciels innovants pour l’analytique, la business intelligence et le data management ainsi que ses services associés, SAS aide ses clients sur 83 000 sites à prendre rapidement les meilleures décisions. Depuis 1976, SAS donne à ses clients dans le monde entier The Power to Know®.
En tant que leader historique de l’analytique, SAS veut s’assurer de proposer à ses clients notamment de la banque et de l’assurance ce qui se fait de mieux dans ce domaine en déployant auprès d’eux les solutions SAS leur permettant notamment de se mettre en conformité avec les réglementations internationales (IFRS 9, Solvency II, IFRS 17, Bâle II et III…).
Département d’accueil : Risk Consulting
Client : AXA
Mission : Il s’agira de participer au sein d’une équipe projet aux différentes phases de mise en œuvre d’une solution SAS (spécifications, développement/paramétrage, tests et recette…) relative à la réglementation IFRS17 dans le secteur du risque en assurance. Plus précisément :
• Comprendre la problématique business du client
• Participer au développement et au paramétrage de la solution de gestion de risque SAS IFRS17
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance
Présent dans 17 pays en Europe, ainsi qu’en Chine et au Maroc, Crédit Agricole Consumer Finance est une filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole. Acteur majeur du crédit à la consommation en Europe, les offres de services de CA CF s’inscrivent dans le cadre d’un investissement dans le digital pour apporter les meilleures solutions et construire avec ses clients et partenaires, une nouvelle expérience du crédit « 100 % digital + 100 % humain = 100 % CA CF ».
Service d’accueil : Analyse et pilotage de l’activité et de la performance.
Missions principales :
Développement d’outils de suivi afin de booster l’efficacité commerciale :
Faire évoluer, produire et diffuser les tableaux de bord de la Direction (concevoir les programmes SAS et macro VBA afin d'industrialiser les résultats en vue d'une production récurrente) ;
Mettre en œuvre des solutions techniques s'appuyant sur le système SAS qui répondront aux besoins fonctionnels exprimés par les différents services ;
Œuvrer à la rationalisation des reportings dans un contexte de rapprochement de deux entités commerciales sous une seule et même Direction.
Lieu : 2B Consultants
Service d'acceuil: Service CRM & DATA
Objectifs et Missions :
- La mission consiste dans un premier temps à participer à la conception d’un entrepôt de données (Datamart). Cet entrepôt de données alimentera des Dashboard afin de faciliter aux métiers l’accès à l’information et la prise de décision. (Encadrement par un Data Architect)
- Le second volet de la mission consiste à la mise en place expérimental d’algorithme de Machine learning afin de générer de la valeur ajoutée (Adaptation d’offre en fonction du profiling clients, optimisation de coûts de campagne) (Encadrement par un Datascientist)