Job description
Le Pôle surveillance du portefeuille PPH de la Direction des Risques de Crédit, surveille tout le portefeuille des crédits aux particuliers afin de prévenir toute dégradation.
Héritière des services financiers de La Poste, La Banque Postale se singularise, depuis sa création en 2006, par son énergie, ses missions, ses valeurs et son ambition citoyenne.
Grâce au rapprochement avec CNP Assurances, mené avec le soutien de son actionnaire le groupe La Poste, La Banque Postale appartient désormais au grand pôle financier public et devient ainsi un grand groupe de bancassurance comptant 32 500 collaborateurs.
Son modèle d'affaires diversifié lui permet d'accompagner 20 millions de clients particuliers, entreprises et acteurs du secteur public local avec une gamme complète accessible à tous.
Le Pôle surveillance du portefeuille PPH a une activité très complète, sur tous les produits particuliers risqués de La Banque Postale et sur toute la vie du crédit, de l'octroi aux passages à pertes. Pour ce faire, le pôle surveillance s'appuie sur des compétences importantes en analyse des données.
Vos missions
Vous aurez pour mission principale l'accompagnement des Directeurs Engagement et des Responsables d'Analyse Crédit dans leur processus de surveillance du portefeuille :
- Conforter la qualité des reportings existants et mettre en place un processus de contrôle
- Ajuster les reportings aux besoins de la filière engagement
- Programmer les reportings, réalisation des prototypes (maquettes)
Vous serez également amener à créer et mettre à jour des indicateurs risques permettant au Directeur de la DRC d'optimiser la surveillance du portefeuille :
- Analyser l'évolution d'indicateurs risques
- Identifier les évolutions remarquables
- Intégrer de nouveaux indicateurs sensibles au moment du suivi
- Proposer des analyses approfondies sur ces indicateurs ciblés
Ainsi que d'autres tâches au sein de l'équipe :
- Contribuer aux études quantitatives ad hoc afin d'appuyer ou d'orienter la DRC
- Participer au processus de validation des provisions et des RWA
De formation supérieure (M1, césure ou M2), vous suivez un cursus type école de commerce, d'ingénieur ou universitaire avec une spécialisation en économétrie, statistiques, datascience, ou datamining. Vous justifiez idéalement d'une première expérience dans un environnement similaire.
Vous êtes :
- Rigoureux/rigoureuse et vous avez le sens du résultat,
- Intéressé/e par l'univers de la data de manière générale,
- Dynamique et force de proposition.
Vous avez de bonnes connaissances :
- En langages de programmation (Python, SLQ, R, SAS),
- En logiciels de bureautique (Excel, Power-Point),
- En gestion de données.