Au sein de la Direction des Risques Groupe (DRG) de Crédit Agricole SA, vous rejoindrez la Direction de la Validation et Risque Modèle Groupe (DRG/VMG), en charge de la validation des modèles de mesure de risques et du risque de modèle.
Rattaché à l’unité en charge de la Validation des Modèles Groupe, vous intégrerez une équipe jeune et dynamique à la frontière des métiers de modélisation et d’audit avec une composante quantitative marquée. Vous aurez pour mission de contribuer au contrôle des modèles d’analyse et de mesure des risques (crédit, marché, opérationnel, conformité), au croisement des exigences réglementaires et des expertises métiers reconnues sur de nombreux domaines couverts par l’activité du Groupe Crédit Agricole SA et de ses filiales spécialisées.
La lutte contre la criminalité financière est un enjeu majeur pour les institutions bancaires, en particulier dans le cadre des obligations réglementaires liées à la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT). Pour répondre à cette problématique, le Groupe Crédit Agricole a déployé un dispositif automatisé de détection de la délinquance financière (DDF) pour la Banque de Détail. Ce dispositif fait l’objet d’un paramétrage adéquat sur base de critères, de seuils et de scénarios définis en cohérence avec la classification des risques LCB-FT et adaptés aux opérations réalisées par la clientèle. Il permet d’identifier les opérations potentiellement suspectes à travers l’analyse de flux financiers (profilage transactionnel) et les caractéristiques du client.
Dans ce dispositif est aussi intégré un modèle de score de sécurité financière (SF) qui permet de déterminer un profil de risque des relations d'affaires afin d'exercer les mesures de vigilance constante adaptées.
Ce stage s’inscrit dans le cadre du challenge de ces modèles (DDF et SF) déjà existants en vue de renforcer la capacité à anticiper et à contrer les comportements à risque.
Après une revue de la littérature et une compréhension générale du modèle de sécurité financière et de détection de la délinquance financière, le stagiaire devra mettre en application ses recherches et développer des modèles de machine learning.
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