🚀 Stage 2026Analyste Quantitatif Data Scientist Risque H/F

Join to apply for the Stage 2026 Analyste Quantitatif Data Scientist Risque H/F role at Crédit Agricole Personal Finance & Mobility .

Qui sommes nous ?

Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole, est un leader du financement personnel et un fournisseur d’accès à toutes les solutions de mobilités en Europe. Il distribue ces solutions en direct auprès des particuliers, sur les lieux de vente ou sur les plateformes e-commerce de ses partenaires, une gamme étendue de solutions de financement. Ces solutions de crédit amortissable, crédit renouvelable, leasing et rachat de crédit - avec des services associés dont les assurances, des solutions de paiement fractionné et des services dédiés à la mobilité, ont pour objectif de répondre aux enjeux de transition énergétique dans la mobilité, l’habitat et la consommation. Rejoindre Crédit Agricole Personal Finance & Mobility, au sein du Crédit Agricole, c’est avoir l’opportunité d’accéder à cet univers très large de métiers et d’expertises. Pour la première fois en France, Crédit Agricole Personal Finance & Mobility est labellisée Best Work Places et se classe parmi les 10 meilleures entreprises de plus de 2 500 salariés où il fait bon travailler.

Missions

Présentation Du Service

Vous rejoindrez l’équipe/entité Département Group Internal Validation dont la mission est de effectuer des revues indépendantes de modèles développés au sein du Groupe CAPFM (Risque de Crédit IRBA et IFRS 9, acceptation, recouvrement, comportements, provisionnement, stress test, …). Les modèles revus reposent sur des méthodologies très diverses y compris les approches ‘Data Science’ (forêt aléatoire, modèles de boosting, machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, etc.). Le département GIV a également pour mission la gestion du risque de modèle pour toutes les entités du groupe CAPFM.

Vous Aurez Pour Missions Principales

Au sein du département Group Internal Validation, sous la supervision de votre maître de stage, vous aurez pour principale mission de développer un modèle statistique/économétrique/ML permettant d’effectuer le calibrage des paramètres PD (probabilité de défaut), LGD (perte en cas de défaut), Remboursement Anticipé, sur le périmètre sain et/ou défaut (LGD/ELBE) dans le cadre du framework IFRS9. Pour ce faire, vous devrez :

• Faire une revue de la littérature sur les modèles d’estimation de ces paramètres (PD, LGD, RA)
• S’approprier des données et de l’existant chez CA PFM.
• Développer une méthodologie innovante d’estimation des paramètres.
• Évaluer les impacts en termes de provision (ECL).
• Être amené à travailler, en support technique, dans le cadre de la validation de modèles.

Ces missions vous permettront d’avoir une vue d’ensemble sur la construction des modèles quantitatifs dans l’environnement bancaire.

Profil recherché

Niveau d’études minimum préparé (Rentrée 2025)

☒ Bac +5

Formation

Ingénieur ou Master 2 en Statistique/Econométrie/Mathématiques Appliqués

Ecoles Souhaitées

• ENSAE Paris
• ENS AI Rennes
• Master 2 ESA Orléans
• Master MoSef
• Master 2 TSE Toulouse

Outils Informatiques

• Python, SAS, R, Suite Office

Compétences Recherchées

• Mathématiques Appliquées, Statistiques, Econométrie, Data Science

Langues

• Français et Anglais

Durée Souhaitée

☒ 6 mois

Seniority level

• Internship

Employment type

• Full-time

Job function

• Research, Analyst, and Information Technology

Industries

• Banking

#J-18808-Ljbffr