Description

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 Model
• Financial Markets & Investments
• Financial Control & Compliance
• Data
• Sustainability

Dans le cadre d'un partenariat avec l'un de nos clients bancaires majeurs, nous recherchons un(e) Stagiaire en Modélisation LGD & Machine Learning pour une durée de 6 mois. Ce stage de fin d'études se déroulera principalement chez notre client. Le poste est à pourvoir dès que possible.
Mission
En rejoignant notre Business Unit Risk Models, vous serez en immersion chez l'un de nos clients bancaires pour contribuer à des projets innovants en modélisation du risque de crédit :

1) Chez notre client du secteur bancaire :

• Concevoir et développer des modèles challengers de segmentation LGD utilisant des techniques de Machine Learning avancées (CatBoost, forêts aléatoires, réseaux de neurones)
• Étudier la viabilité des techniques d'interprétabilité des modèles ML dans un contexte réglementaire bancaire
• Évaluer la performance des modèles et leur conformité aux tests réglementaires (homogénéité, hétérogénéité, pouvoir discriminant)
• Développer des approches de projection forward-looking via des modèles de séries temporelles
• Mettre en œuvre des algorithmes génétiques pour optimiser la segmentation des scores dans le respect des exigences BCE
• Étudier des modèles d'optimisation multicritères et multi-contraintes
• Benchmarker les approches innovantes vs. méthodologies traditionnelles

2) En collaboration avec Nexialog :

• Bénéficier de l'encadrement et de l'expertise des consultants Nexialog tout au long de la mission
• Participer aux réunions d'équipe et points d'avancement avec vos référents Nexialog
• Contribuer aux travaux de Recherche & Développement de la Business Unit
• Présenter vos résultats lors de comités de pilotage client et en interne

Profil
Vous avez le profil recherché si :

• Vous préparez un Master 2 (Bac+5) d'une école d'ingénieur ou d'une formation universitaire spécialisée en modélisation quantitative, data science, statistiques ou mathématiques appliquées à la finance.
• Vous possédez de solides connaissances en modélisation statistique et Machine Learning, idéalement avec une première expérience (stage, projet académique) en risque de crédit bancaire ou en modélisation réglementaire. Une connaissance du cadre Bâle III/IV et des modèles internes de crédit constitue un atout significatif.
• Vous maîtrisez les techniques de Machine Learning supervisé (gradient boosting, random forests, neural networks) ainsi que les concepts d'interprétabilité des modèles (SHAP, LIME). Une compréhension des enjeux réglementaires liés aux modèles de LGD et PD est un plus.
• Vous maîtrisez Python (scikit-learn, pandas, numpy, TensorFlow/PyTorch) et/ou R. La connaissance de CatBoost, LightGBM et des librairies de séries temporelles est appréciée. Une bonne maîtrise d'Excel et de SQL est un atout.
• Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur analytique, votre curiosité intellectuelle, votre autonomie, votre capacité d'adaptation en environnement client et votre aptitude à communiquer des résultats techniques complexes à différents interlocuteurs. L'anglais technique (lecture d'articles scientifiques et documentation réglementaire) est requis.

Processus de recrutement

1. Un entretien de recrutement avec un(e) Chargé de Recrutement.
2. Un entretien technique avec un(e) Consultant(e) et un(e) Manager.

Durée : 6 mois

Contrat : Stage de fin d'études

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.