Consultant ALM - Modélisation Quantitative et Refonte de modèles

Notre client, un groupe bancaire, recherche un(e) Consultant ALM / Quantitatif - Modélisation et validation de modèles afin de l'accompagner dans la refonte de plusieurs modèles significatifs pour lui. La mission portera prioritairement sur les deux volets suivants : 1. Modèle de remboursements anticipés et de renégociations (RA/RE) Le premier volet porte sur la réponse à une recommandation de la Direction des Risques Groupe de notre Client relative au modèle de remboursements anticipés et de renégociations (RA/RE). - Analyser le dispositif existant de modélisation des RA/RE sous probabilité historique et son articulation avec le modèle de diffusion des taux G2++. - Évaluer les biais potentiels liés à l’utilisation de comportements clients estimés historiquement dans un cadre de valorisation risque-neutre. - Étudier et définir une méthodologie d’adaptation des nappes de RA/RE afin d’assurer leur cohérence avec les trajectoires de taux simulées sous probabilité risque-neutre. - Quantifier les impacts des ajustements envisagés sur les comportements modélisés, les flux projetés et les résultats de valorisation. - Tester et valider la méthodologie retenue, notamment au regard de sa robustesse et de sa cohérence avec les modèles stochastiques de taux SLN et G2++. -Documenter les travaux et formaliser la réponse à la recommandation de la Direction des Risques Groupe. 2. Modèle d’engagement des crédits aux entreprises Le second volet concerne la mise à jour du modèle d’engagement des crédits aux entreprises de notre Client - Mise à jour qui couvrira l’ensemble du processus, depuis la définition des besoins et l’extraction des données jusqu’au développement, à la validation et à la mise en œuvre du modèle. - La mise à jour aboutira à la production d’une documentation complète, conforme au protocole documentaire interne et garantissant la traçabilité des travaux, des hypothèses, des choix méthodologiques et des résultats obtenus.

Excellente maîtrise de la modélisation des remboursements anticipés et des renégociations (RA/RE), sous probabilités historique et risque-neutre, ainsi que de leur articulation avec le modèle G2++. - Très bonne connaissance des modèles stochastiques de diffusion des taux d’intérêt, notamment SLN et G2++. - Outils : maîtrise de Python et/ou R, ainsi que de SQL et SAS. Une connaissance de Dataiku constitue un atout. - Expérience dans la rédaction de procédures et de documentations méthodologiques, avec une bonne maîtrise des exigences de traçabilité et de formalisation des travaux. - Bonne connaissance des approches de gestion des risques et de contrôle des modèles, notamment en matière de validation, de robustesse et de conformité aux exigences internes. - Capacité à travailler en interaction avec les équipes métiers, risques et modélisation quantitative.