Contexte :
Le département Market, Counterparty & Liquidity Risk assure la supervision de l’ensemble des indicateurs de risques et de P&L liés aux activités de marché.
Au sein de la Direction de Surveillance des Risques (DSR), l’équipe Risk Framework / Econometrics est responsable de la production et de la fourniture de données économiques et financières (courbes de marché spot, historiques et scénarios) utilisées par les outils de risque. Ces données alimentent notamment les modèles suivants :
les outils de risque de marché : VaR, Stressed VaR, IRC,
les outils de risque de contrepartie : CVA, EEPE, et autres métriques associées.
Dans ce cadre, la mission s’inscrit dans un projet de mise en place d’une Value at Risk historique (VaR Historique) au sein de la chaîne MRP. L’objectif est de garantir la robustesse des données de marché et la qualité des indicateurs produits.
Missions :
Comprendre et documenter les processus existants liés à la VaR Monte Carlo officielle,
Participer aux échanges avec les équipes Model Design et représenter l’équipe sur les aspects méthodologiques,
Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels pour les outils d’analyse associés,
Rédiger les Business Requirements à destination des équipes IT, notamment pour le traitement des cas limites (interpolation, extrapolation, données manquantes),
Suivre et valider les tests réalisés dans le cadre du parallel run,
Contribuer à la cohérence des méthodologies et à la qualité des livrables entre les différentes équipes partenaires.
Expérience sur les données de marché (au moins un asset class),
Bonne compréhension des modèles de risque de marché (VaR, scénarios, séries historiques),
Autonomie et capacité à évoluer dans un environnement complexe et transverse,
Bonne maîtrise de l’anglais écrit et oral,
Excellentes capacités rédactionnelles (FR/EN) pour la production de documentation et de spécifications fonctionnelles,
Aisance dans les environnements techniques (Linux / Windows),
Esprit d’analyse, rigueur et capacité à interagir avec des équipes IT, Quant et Risk.
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