Scientifique de données

Une carrière en tant que scientifique de données dans l’équipe de modèles de risque de crédit à la Banque Nationale, c’est mettre ton expertise en modélisation au service de l’évaluation du risque de crédit des clients Particuliers et Entreprises. Tu développes et déploies des modèles fondés sur des analyses statistiques et financières rigoureuses, appliquées à de vastes ensembles de données. Tu contribues également au suivi de la performance des modèles afin d’en assurer la fiabilité et la pertinence dans le temps.

Ton autonomie, ta rigueur et ton esprit d’initiative te permettront de te démarquer. Ton emploi : • Développer des modèles réglementaires PD, LGD et EAD suivant une approche rigoureuse et documentée • Effectuer des analyses quantitatives de portefeuille Particulier et Entreprise • Vulgariser et défendre les modèles développés auprès des partenaires internes et des autorités réglementaires • Participer activement auprès des partenaires TI et lignes d’affaires afin d’assurer la compréhension et l’implantation des modèles développés • Suivre la performance des modèles développés à l’aide de mesures statistiques reconnues (backtesting) Ton équipe : Au sein du secteur Analytique Crédit et Risques Climatiques, tu fais partie d’une vice-présidence d’une centaine de collègues et d’une équipe de quatre collègues experts. Tu relèves du Directeur - Analytique - Modèles de risque de crédit. Notre équipe se démarque par une expertise variée en risque de crédit et méthodes quantitatives. Tu jouis d’un cadre de travail flexible et hybride. Profil recherché Maîtrise dans un domaine quantitatif (mathématiques, statistiques, économétrie, ingénierie financière ou équivalent) 5 à 8 ans d’expérience pertinente en analyse quantitative / modélisation / risque de crédit Expérience en modélisation / risque de crédit dans un environnement bancaire ou financier Expérience concrète avec au moins un des cadres suivants IFRS 9 ou Accord de Bâle Programmation / manipulation de données SQL , SAS Bonne aptitude à la rédaction (documentation technique, présentation PowerPoint)

Tes avantages

En plus d’une rémunération concurrentielle, nous te proposons, dès ton embauche, une foule d’avantage flexibles pour favoriser ton bien-être et celui de ta famille.

* Programme santé et bien-être incluant de nombreuses options

* Assurance collective flexible

* Régime de retraite généreux

* Régime d’acquisition d’actions

* Programme d’aide aux employées et employés ainsi qu’à leur famille

* Services bancaires préférentiels

* Implication dans des initiatives communautaires

* Service de télémédecine

* Clinique virtuelle d’amélioration du sommeil

Ce sont quelques exemples qui te sont accessibles. Nous proposons une offre évolutive à l’affût des tendances, de tes besoins et de ceux de tes proches.

Nos environnements de travail dynamiques et nos outils de collaboration modernes favorisent une expérience employée agréable. Nous accordons une grande place aux idées des employées et employés.

Que ce soit par nos sondages, ou encore par l’entremise de nos programmes, le dialogue en continu et le feedback sont encouragés.

L'humain d'abord

Nous sommes une banque à grandeur humaine qui se démarque par son audace, sa culture entrepreneuriale et sa passion pour les gens. Nous existons pour avoir un impact positif dans la vie des gens. Nos valeurs fondamentales de complicité, d’agilité et de pouvoir d’agir sont nos sources d’inspiration. L’inclusion est au cœur de nos engagements. Nous offrons un milieu de travail sans obstacle et accessible à l’ensemble des employées et employés.

Nous visons à procurer des mesures d’accessibilité lors du processus de recrutement. Si tu as besoin d'accommodement, n’hésite pas à nous en faire part lors de tes premiers échanges avec nous. Nous accueillons les candidates et candidats de tous horizons et nous aimerions savoir ce que tu peux ajouter à notre équipe.

Viens entreprendre tes ambitions avec nous ! Domaine bancaire, Structures de données, Diversité et inclusion, Probabilité, Résolution de problèmes, Python, Programmation SAS, Statistiques, Travail en équipe[Travail d’équipe, Décisions basées sur les données, Souci du détail, Agilité d'apprentissage, Résilience, Pipeline de données, Analyse exploratoire des données