Consultant Confirmé Risque de Crédit - Business Unit Risk...
Description
Fondé en 2006, Nexialog Consulting est devenu l’un des acteurs majeurs du conseil spécialisé en banque et en assurance, et emploie aujourd’hui 200 collaborateurs dans nos bureaux parisiens.
Nexialog Consulting accompagne ses clients à travers sept lignes métiers :
Actuarial Services
Risk Strategy
Risk Models
Financial Markets & Investments
Financial Control & Compliance
Data & IA
Sustainability
Dans le cadre de notre forte croissance, nous recherchons un(e) Consultant(e) Confirmé(e) Risque de Crédit en CDI. Le poste est à pourvoir dès que possible.
Mission
En rejoignant notre Business Unit Risk Models, vous interviendrez sur des missions à forte valeur ajoutée :
Chez nos clients du secteur bancaire :
Concevoir et développer des modèles quantitatifs de risque de crédit (notation interne, PD, LGD, EAD)
Accompagner la mise en conformité réglementaire des dispositifs de gestion du risque de crédit (Bâle III/IV, IFRS 9, ECL)
Réaliser des analyses d'impact et des stress tests sur les portefeuilles de crédit (corporate, retail, PME)
Participer aux revues de modèles et aux exercices de validation interne (Model Risk Management)
Contribuer aux projets de refonte des systèmes de notation et de scoring
Rédiger des notes méthodologiques et présenter les résultats aux instances de gouvernance (comités des risques, régulateurs)
En interne :
Participer au développement commercial de la Business Unit Risk Models
Contribuer à des études de Recherche & Développement sur les nouvelles méthodologies en risque de crédit (machine learning, IA) et le risque climatique.
Animer des formations internes sur les enjeux réglementaires et techniques du risque de crédit
Participer aux événements de la BU et aux actions de recrutement
Profil
Vous avez le profil recherché si :
Vous êtes diplômé(e) d'un Master 2 d'une école d'ingénieur reconnue ou d'une formation universitaire en modélisation financière, statistiques ou data science.
Vous justifiez d'une expérience de 2 ans minimum en risque de crédit acquise au sein d'une banque, d'une institution financière ou d'un cabinet de conseil. Une expérience en cabinet de conseil est un réel atout.
Vous maîtrisez les fondamentaux du risque de crédit : méthodologies de notation interne (approche standard et IRB), calibrage des modèles PD/LGD/EAD, provisionnement IFRS 9, et stress testing. Vous êtes à l'aise avec le cadre réglementaire Bâle III/IV, CRR3 et les exigences prudentielles.
Vous possédez des compétences en modélisation quantitative et statistique appliquées au risque de crédit. Une connaissance des techniques de machine learning appliquées au scoring serait appréciée.
Vous maîtrisez les outils de programmation et d'analyse statistique : Python, R, SAS, SQL, et Excel avancé (VBA).
La maîtrise de l'anglais professionnel est un atout pour évoluer dans des contextes internationaux.
Processus de recrutement
Un entretien téléphonique avec un(e) Chargé(e) de Recrutement.
Un entretien de recrutement avec un Account Manager et un(e) Chargé(e) de Recrutement.
Un entretien technique avec un(e) Manager (ou un(e) Consultant(e) Senior).
Un entretien de motivation avec l'un(e) des Seniors Managers ou Directeurs de la Business Unit.
Rémunération : selon profil
Début : dès que possible
Pourquoi nous rejoindre ?
✨ Un cabinet à taille humaine ayant pour valeurs la bienveillance, l’audace et la transparence.
Un management horizontal et de proximité pour un suivi adapté à chaque collaborateur.
Un cabinet engagé en RSE (Label Ecovadis, Label Global Compact, missions RSE).
☀️ Un cabinet reconnu pour le bien-être de ses collaborateurs au travail (Baromètre social, charte de télétravail, primes de performance, prime de participation et d'intéressement).
Une vie interne très riche (after work, team building, kick-off, formations internes et externes).
32 rue de Trévise, 75009 PARIS
Convaincus que la richesse d’une équipe repose sur sa diversité, nous encourageons chacun(e) à postuler, indépendamment de son origine, genre, handicap, âge ou parcours professionnel.
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