Missions de stage 2019 / 2020

Lieu : Crédit Agricole Corporate and Investment Bank

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du Groupe Crédit Agricole, 12e groupe bancaire mondial par les fonds propres Tier 1 (The Banker, juillet 2019).
Crédit Agricole CIB propose à ses clients une gamme étendue de produits et services dans les métiers de la banque de marchés, de la banque d'investissement, des financements structurés et de la banque commerciale.
Service d'accueil : Direction des Risques et Contrôles Permanents (Notation & Méthodes de crédit) ; service spécialisé dans l’élaboration, la mise en place et le suivi des différentes méthodologies d’estimation du risque de crédit pour l’ensemble des métiers de la banque.
Missions principales :

Réalisation des backtesting des modèles internes (PD, LGD) permettant de s’assurer de la performance, la robustesse et le pouvoir prédictif des modèles internes bâlois,
Automatisation des rapports de backtesting des modèles internes de notation (PD),
Production de benchmarks permettant d’expliquer les éventuels écarts entre les notations internes et celles des agences externes de notation,
- Production de reporting de suivi des modèles internes,
- Production de pratiques de la notation,
- Travaux de recherche sur de nouveaux indicateurs et tests statistiques applicables aux LDP (Low Default Portfolios).

Lieu : Avisia

Service d’accueil : Direction de l’Affinitaire et des Risques Spécialisés
Avisia est un cabinet de conseil créé en 2007 se focalisant sur la réalisation de projets « Data Centric ». L’entreprise compte environ 180 consultants répartis à Paris, Nantes, Lyon et Bordeaux. Parmi ses clients on retrouve entre autres des banques et assurances, des télécoms et médias mais aussi des acteurs de l’e-business et du service. Partenaire de SAS depuis sa création, l’entreprise compte le plus grand nombre de consultants SAS en France et de certifications éditeur sur l’ensemble des solutions SAS.
Missions :

Au sein de l'équipe LRS (Liquidity Reporting Solutions), le stagiaire intègrera la team LRK (Liquidity Reporting Team) et participera aux activités suivantes :

Sujet fil rouge du stage : Automatiser le processus de Complétion (Compatibilité VS Liquidité) à travers l'implémentation d'un module spécifique.
Production d'indicateurs et rapports de Liquidités mensuels, trimestriels et annuels : LCR (Liquidity Coverage Ratio), NSFR (Net Stable Funding Ratio), Asset Emcombrance, Maturity Ladder, etc...
Élaboration de reportings ad hoc
Implémentation de nouvelles évolutions

Lieu : Crédit Agricole SA

Département : Direction des Risques Groupe (DRG)
Services : Validation des modèles
Dans le cadre de ses obligations réglementaires, le Crédit Agricole estime le paramètre bâlois de Probabilité de Défaut (PD) sur ses portefeuilles d’exposition. Ce paramètre permet d’estimer la probabilité de défaut d’une contrepartie dans les 12 mois suivant la date d’observation. Du fait de son utilisation dans le calcul des fonds propres réglementaires et dans le calcul du provisionnement sous IFRS9, la PD est un paramètre à enjeu qui doit être estimé de manière fiable et robuste. Dans ce cadre, la réglementation précise que les classes d’estimation des paramètres doivent correspondre à des ensembles suffisamment homogènes et hétérogènes entre eux.
Mission :
Comparer et challenger les différentes méthodes de définition des classes de calibrage de PD (Score / Segmentation aval / Segmentation amont /…), selon les dispositions réglementaires définies dans les textes européens et précisées dans les guidelines EBA 2017/16.
Après une étude bibliographique approfondie, il s’agira d’explorer la mise en place d’une ou plusieurs méthodologies parmi celles retenues et d’étudier leurs apports respectifs (performance, stabilité, homogénéité, …) comparativement aux méthodes déjà mises en œuvre.
Déroulement :

Prendre connaissance des méthodologies Groupe de mise en classes ainsi que des différents textes règlementaires et revues réalisées par le régulateur sur le sujet.
Mener une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes permettant de définir les classes homogènes de risque de PD.
Implémenter et mettre en œuvre la ou les méthodes sur des bases de données réelles permettant d’estimer les paramètres de PD.
Définition et mise en œuvre de diagnostics et de contrôles sur la ou les méthodes déployées.
Documentation des travaux conduits.

Lieu : LiveRamp

Service : DATA & ANALYTIC
Leader dans le domaine du CRM onboarding, LiveRamp permet aux plus grandes marques du monde d’utiliser des nouvelles stratégies marketing data Driven et ainsi améliorer leur ROI, leur ciblage, leur marketing personnalisé , et bien plus encore.
Les principales missions :
Data asset :

Partage des pré requis et documentation
Développement des produits analytiques sous SAS et Python dans l’environnement Google Cloud Platform (data quality, consolidation, scoring, mise en production et exploitation)
Utilisation de l’ensemble des outils Google Cloud Platform (tels que Big Query, Dataflow, Data studio)
Automatisation des reporting d’analyses et des flux de données internes et partenariales

Support de l’activité et Measurement :

Production d’analyses d’impact offline de campagnes digitales
Gestion des briefs et recommandation
Support méthodologique et gestion de la communication auprès des équipes commerciales

Lieu : Avisia

Sur SAS, réalisation d'un projet data : préparation de la base de données, feature engineering, réalisation de statistiques simples jusqu'à l'application d'algorithmes plus complexes et restitution du client.

Lieu : BPI

Backtesting de modèles.

Lieu : Crédit Agricole SA

Deuxième groupe bancaire Européen, le Groupe Crédit Agricole est présent sur l’ensemble des métiers de la bancassurance (banque de financement et d’investissement, gestion de d’actif, banque de proximité, assurances, financements spécialisés).
Environment de la mission :
Au sein du département « Modèles Internes Groupe » de la Direction des Risques du Groupe Crédit Agricole, le service MPRO (Modèles Prudentiels et Risques Opérationnels) est en charge des modèles du triplet PD, LGD et CCF dans le cadre de la réglementation bâloise.
Missions :
- Conduire des analyses critiques du dispositif de backtesting existant (bien-fondé des tests et règles de décision, tests de sensibilité, simulation)
- Proposer des tests/indicateurs/seuils alternatifs pour mieux répondre au cadre défini par le superviseur (étude de la réglementation, compréhension des besoins métiers, revue de la littérature, implémentation)
- Créer sous SAS un environnement de backtesting automatisé (utilisation de SQL et du langage macro)

Lieu : Société Générale

Département : Enterprise Risk Analytics (RISQ/ERA)
Service : Modélisation des risques (ERA/MOD)
Au sein du département Enterprise Risk Analytics (RISQ/ERA), le service MOD (Modèles de Risque et de Capital) est en charge de définir les méthodes de modélisation des risques, à l'exception des risques de marché. Cela inclut entre autres les modèles de risque sur les portefeuilles de crédit non-retail (notation/PD, LGD, CCF) et les modèles de provisions collectives sur le risque de crédit. En prise directe avec le contexte économique et réglementaire, les modélisateurs en risque de crédit sont les interlocuteurs de toutes nos lignes métiers. Ce positionnement d’expert avec de fortes compétences techniques leur permet une approche en profondeur des problématiques de modélisation appliquées au domaine bancaire.
Mission : Dans le cadre de la modélisation du risque de crédit, la Société Générale est amenée à transformer le score du modèle (variable continue) en une note (variable discrète) par le biais de méthodes de clustering et de discrimination. La mission consiste à participer à l’amélioration de la méthode de discrétisation des scores, à la production d’indicateurs de suivi de la bonne performance du modèle et à l’amélioration des outils de validation des modèles non-retail de PD et LGD, déjà développés en R et en Python. Il s'agira en outre de produire un outil flexible en termes d’input et de visualisation.

Lieu : BPCE SA

Le Groupe BPCE, deuxième groupe bancaire français issu de la fusion des Caisses d’Épargne et des Banques Populaires, est un groupe diversifié regroupant des activités de banque de détail, des filiales spécialisées, la banque de grande clientèle Natixis, des activités de gestion d’actifs, de banque privée, d’assurance… en France et à l’international.
Service : Direction des Risques / Modélisation / Modèles non Retail, Risques, Contrôles et Engagements
La Direction des Risques du Groupe BPCE a pour mission de mettre en œuvre tous les moyens permettant de piloter le groupe en matière de liquidité, de solvabilité, de maîtrise des risques et de contrôle interne. Au sein de cette direction, le pôle « Modèles Internes » est composé de trois sous pôles, notamment le sous pôle Modèles Hors Retail, en charge de développer, modéliser et faire évoluer les modèles internes (PD, LGD, CCF, ELBE) pour la clientèle Corporate (PME/ETI), Secteur Public, Assurances, Associations (de taille importante).
Missions principales :
- mettre en place une méthodologie alternative de preprocessing des variables d’entrée dans les modèles développés au sein du service.
- Participer au développement, à la modélisation et l'évolution les modèles internes PD, LGD, CCF, ELBE du service.

Lieu : SAS France

Département d’accueil : Pôle PSD, SAS Consulting
SAS est leader dans le secteur de l’analytique. Grâce à ses logiciels innovants pour l’analytique, la business intelligence et le data management ainsi que ses services associés, SAS aide ses clients sur 83 000 sites à prendre rapidement les meilleures décisions. Depuis 1976, SAS donne à ses clients dans le monde entier The Power to Know®. Plus d’informations sur www.sas.com/france.
Descriptif :

Maîtriser le nouvel outil de gestion des campagnes marketing multi-canaux SAS® Customer Intelligence 360.
Intégré à l’équipe projet SAS, il s'agira de développer et de mettre à disposition un ensemble de fonctionnalités techniques s’appuyant sur la solution SAS® Customer Intelligence 360 qui répondront aux besoins fonctionnels exprimés par les différentes entités, dans un contexte de modernisation des outils du client (se familiariser avec SAS® Marketing Automation). La compréhension et le déploiement du use-case spécifique au client nécessitera l’utilisation des APIs ainsi que des services de Cloud Computing pour générer les KPIs propres à chaque plan marketing.
Participer au processus marketing end-to-end : de l'installation technique de l'environnement chez le client jusqu'à la mise en œuvre des solutions de stratégie et de planification, des solutions d'orchestration et d'interaction avec SAS® Customer Intelligence 360.

Lieu : PSA Banque

Dans le cadre de la mise en œuvre des estimations de la Probabilité de Défaut, le(la) stagiaire sera chargé(e) des missions suivantes :
-Etude des textes réglementaires de l'EBA sur la méthodologie d'estimation de la PD
-Développement d'une chaîne complète de traitement avec SAS sur le portefeuille France
-Validation avec les résultats de référence déjà produits par ailleurs
-Rédaction d'une procédure
-Application sur un autre portefeuille
D’autres missions ponctuelles pourront être demandées notamment la production automatisée des indicateurs de risque mensuels comme l’exposition, le taux de défaut et le taux de perte.

Lieu : BNP Paribas

Service : R.E.M Global Credits, pôle Model Performance.
L’équipe Global Credits est composée de trois départements :
1 - Model Design : développe et maintient le risque des modèles des principaux paramètres de risques (exemple : PD, LGD, EAD, VaR, EEPE), en coopération étroite avec les autres équipes Business et RISK.
2 - Model Performance : développe, produit et maintient la méthodologie d’évaluation de la performance du modèle, incluant la définition du critère utilisé pour mesurer cette performance.
3 – Model Management : établit une gestion compréhensive du portefeuille de modèles à travers une planification à mi-parcours, des analyses d’industrialisation et de coût/opportunités.
Sujet : Backtesting des modèles (Backtesting de niveau II)
La première partie du travail consiste à prendre connaissance de la méthodologie actuelle d’évaluation des modèles de PD et de LGD sur le périmètre Corporate et Institution Financière. Nous participons également à la mise en place du projet de standardisation des différentes plateformes de Backtesting du groupe BNP Paribas et ses filiales.
La seconde partie est axée sur le développement et la production d’un backtesting de modèle PD préalablement défini. Il est demandé de produire des travaux de « benchmarking » méthodologique : ainsi nous sommes amenés à développer des analyses/estimations concurrentes de celles actuellement réalisées. Une certaine appétence pour la recherche bibliographique représente un atout pour choisir des méthodes pertinentes, robustes et innovantes qui permettront le respect des exigences et des bonnes pratiques réglementaires et statistiques.
Ces travaux sont réalisés en binôme avec l’équipe MPA et permettront de renforcer, dans le cadre d’un contexte d’exigences réglementaires de plus en plus fortes, le dispositif d’évaluation de la performance des modèles bâlois de BNP Paribas. Ces travaux conduiront également à définir un nouveau reporting dynamique sous R, Tableau ou SAS Viya.

Lieu : Orange

Entité : Orange Business Services
Orange Business Services (OBS) est la division d'Orange qui adresse le marché des entreprises en France et à l'international. Au sein d'OBS, la Business Unit Mobile conçoit les offres de mobilité à destination de tous les segments d'entreprises, pour les besoins de leurs salariés ou pour accompagner la transformation de leur activité tirée par la mobilité
Département d'accueil : département « Connaissance Clients » en charge de la gestion des bases de données clients, du scoring et des analyses d'appétence, de la production de l'ensemble des campagnes pro actives de call et des marquages réactifs du domaine ainsi que de la gestion des campagnes SMS et e-mail.
Missions principales :
• Réaliser des analyses ad hoc parc clients sous la responsabilité d'un analyste senior et participer à la réalisation d'analyses quantitatives (en utilisant des méthodes statistiques) afin de répondre à une problématique marketing ou commerciale. Ces problématiques sont soumises par différentes entités de la BU MOBILE (chefs de produit, lignes de marché, marketing fidélité).
• Aider l'analyste senior à la mise en forme et à la synthèse des résultats sous forme de présentation PowerPoint.
• Mise à jour d’un score existant et/ou développement de nouveau score : Avec le support de l'analyste senior, participer à la mise à jour des scores d'appétence obsolètes et/ou au développement de nouveau score selon les priorités business de la BU MOBILE.

Lieu : Société Générale

Service d’accueil : RISQ/ERA/MOD.
Mission : Modélisation des provisions sous IFRS 9.
Après avoir pris connaissance des méthodes de modélisation des provisions sous IFRS 9, il s’agit dans une première étape, de calibrer la probabilité de défaut à partir du dernier historique de défauts en date.
Une fois ce travail effectué, il est demandé de calculer les provisions couvrant les pertes attendues.
La mission doit être accomplie via la création d'une application R Shiny. Cette dernière devra permettre de réitérer l’entièreté des tâches demandées sur les prochains historiques et apporter une plus-value aux présentations des résultats auprès des autres membres de l'équipe ou des clients du service en renforçant l'aspect visualisation.

Lieu : Capgemini

Intégration : Equipe d’un projet de refonte de prévisions de stocks d’un leader de la Supply Chain, dans le cadre d’un plan de transformation technologique majeur.
Mission : Mise en place d’un système de contrôle chargé de détecter l’arrivée d’une période anormale et de proposer des scenarii de remplacement des prévisions, via un apprentissage de l’impact de la crise sanitaire du Covid-19.

Lieu : Lab4Fin

Lab4Fin a récemment été fondé pour faire le lien entre l’industrie et la recherche fondamentale avec comme principal objectif d’atteindre une excellence opérationnelle aujourd’hui nécessaire dans les métiers de la gestion d’actifs et les établissements financiers et ce, grâce à l’utilisation massive de méthodes quantitatives. Très présent auprès des acteurs de l’univers Fintech, Lab4Fin réfléchit et développe des outils permettant aux acteurs du marché de se concentrer là où se trouve leur valeur ajoutée. Lab4Fin est également responsable scientifique d’une Initiative de Recherche récemment créée en partenariat avec l’université d’Orléans, l’université Paris Dauphine, le CREST et l’Institut Louis Bachelier.
Mission : Recherche et développement d’un projet de LegalTech en collaboration avec un cabinet d’avocats. Ce projet a pour vocation de proposer un outil permettant la génération semi-automatique de contrats en tout genre, mais également, de permettre de "donner vie" à ces contrats par l’apprentissage et la lecture des verdicts régulièrement établis.

Lieu : BNP Paribas Leasing Solutions

BNP Paribas Leasing Solutions est une marque du groupe BNP Paribas spécialisée dans les solutions locatives et de financement pour les équipements professionnels et plus particulièrement :
• Les matériels roulants destinés aux secteurs de l’agriculture, du bâtiment et des travaux publics, des transports, de la manutention…
• Les actifs technologiques destinés aux secteurs de la bureautique, de l’informatique, des télécoms, des technologies spécialisées…
Avec une présence dans 12 pays, une expérience de plus 60 ans, un effectif de 3 000 collaborateurs qui gère près de 30 milliards d’actif, BNP Paribas Leasing Solutions figure parmi les leaders européens et propose une offre de services étendue, allant du financement locatif simple à l'externalisation de parcs, en passant par la location longue durée.
Au sein du département Expertise Retail de la Direction des Risques Corporate, le service Modèles d’octroi est en charge de la construction et de l’évaluation des modèles de probabilité de défaut à l’octroi.
Missions :
• Analyse du process de notation et de la méthodologie de constitution de scores.
• Mise en œuvre les différentes étapes de développement d’un score :
1. Définition du périmètre de modélisation et de la variable cible.
2. Découpage et choix des variables explicatives.
3. Modélisation, calibrage du modèle et rédaction d’un cahier des charges pour l’insertion opérationnelle du modèle.
• Ces étapes seront validées par la Direction des Risques France lors de réunions de travail.
• Enfin, en parallèle de la construction du score, une documentation détaillée des résultats obtenus sera rédigée.

Lieu : Banque Centrale Européenne

L'objectif de ces équipes est d'assurer le fonctionnement de ces marchés monétaires et du financement des banques dans les différents segments, et de fournir une meilleure compréhension et des informations sur les attentes du marchés (sur la trajectoire des taux directeurs/ sur la fonctions des marchés monétaires).

Lieu : SAS France

Lieu : RCI Bank

Service d'Accueil : Département Analytics de la Direction Clients et Opérations
Mission :
· Travaux de modélisation ou de backtesting d’un ou plusieurs paramètres des modèles d’Expected Credit Loss dans le cadre du provisionnement sous IFRS9
· Développement d’un score d’octroi de crédit
· Analyses statistiques ponctuelles

Lieu : BNP Paribas Personal Finance

La mission prend place dans l'équipe qui travaille au perfectionnement d'un outil d'optimisation des communications outbound. Cet outil, déjà déployé dans plusieurs pays, se base sur des modèles d’intelligence artificielle pour optimiser l’offre pour chaque client. Ces modèles subissent une dégradation au cours du temps ce qui oblige à entraîner de nouveaux modèles avec des données plus récentes.
L'équipe cherche à éviter cette longue étape en renforçant ces modèles au lieu de les renouveler.
Direction d’accueil : Direction Central Marketing - Marketing Analytics & Performance
Mission principale: conception d'une solution se basant sur des méthodes de reinforcement learning pour répondre à ce besoin.
Les principales étapes du stage sont :
1. Recherche et test des différentes méthodes d'apprentissage par renforcement.
2. Comparaison et analyse de performance avec la méthode existante.
3. Développement d'une solution basée sur la méthode retenue, incorporation à l'outil existant.
4. Rédaction d’une note de synthèse sur la solution retenue, avec présentation à l’équipe, en précisant les avantage(s)/inconvénient(s) de son utilisation.
5. Test de la solution sur un use case réel.
6. Missions annexes portant sur le déploiement et l'amélioration de l'outil.

Lieu : Crédit Agricole de Savoie

Le Crédit Agricole des Savoie est une banque mutualiste ancrée dans son territoire, à travers un réseau de 166 agences sur les départements de la Savoie (73) et de la Haute-Savoie (74). C'est l'une des 39 caisses régionales du groupe Crédit Agricole.
Le Crédit Agricole des Savoie est une entreprise en quête d'innovation, axée sur la relation client différenciée, la proximité, le développement et la conquête de nouveaux marchés.
Missions principales au sein de la direction marketing :
- Travail en collaboration avec les Data Scientists et Data Analysts sur les projets en cours : scoring, géo-marketing, études, analyses de campagnes marketing
- Portage d'outils logiciel développés en R vers python sur plateforme Hadoop (pySpark)
- Etude de faisabilité de l'utilisation des réseaux de neurones séquentiels (RNN) pour des prédictions appuyées sur les opérations financières. - Etude de faisabilité de l'utilisation des techniques IA de traitement de texte pour traiter les libellés des opérations fin.

Lieu : LCL

Filiale du Groupe Crédit Agricole depuis 2003, LCL est aujourd'hui l'une des plus grandes banques de détail en France. Grâce à son réseau de 2000 agences, LCL accompagne 6 millions de clients particuliers et professionnels, et est la banque d'une entreprise sur trois.
Direction d’accueil : Direction Risques et Contrôles Permanents
Équipe : Modélisation des Risques Principales missions :
1- Mettre en place des approches alternatives et innovantes liées à l’apprentissage statistique pour la modélisation interne des exigences en Fonds Propres :
Construire des modèles statistiques innovants afin d’optimiser la modélisation du paramètre de risque bâlois EAD (Exposure At Default) au travers de la segmentation du CCF (Credit Conversion Factor) ;
Déployer des méthodes pour améliorer l’interprétabilité des modèles utilisés afin d’en assurer la conformité réglementaire ;
Challenger les performances de ces approches alternatives en les comparant aux approches existantes. 2- Mettre en place une méthodologie permettant la quantification de paramètres bâlois adaptés en cas de ralentissement économique (economic downturn) :
Prendre connaissance des contraintes réglementaires en lien avec la définition d’une période de ralentissement économique et sur l’estimation des paramètres de risque bâlois, notamment l’EAD ; Mettre en place une approche alternative et conforme à la réglementation, pour permettre l’estimation d’un CCF adapté en cas de ralentissement économique ;
Échanger avec la Direction des Risques et la cellule économique du Groupe Crédit Agricole sur la méthode retenue et les résultats obtenus.

Lieu : SAS France

Lieu : Crédit Agricole SA

Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance

Présent dans 17 pays en Europe, ainsi qu’en Chine et au Maroc, Crédit Agricole Consumer Finance est une filiale à 100% du Groupe Crédit Agricole. Acteur majeur du crédit à la consommation en Europe, les offres de services de CA CF s’inscrivent dans le cadre d’un investissement dans le digital pour apporter les meilleures solutions et construire avec ses clients et partenaires, une nouvelle expérience du crédit « 100 % digital + 100 % humain = 100 % CA CF ».
Département : Service Pilotage de l’activité.
Missions principales :
- Faire évoluer, produire et harmoniser les tableaux de bord de la direction
- Réaliser les supports de communication des différentes entités de la direction
- Contribuer à moderniser les supports de restitutions de la direction
- Extraction et analyse de données brutes (écarts, évolution…)

Lieu : Lab4Fin

Lab4Fin a récemment été fondé pour faire le lien entre l’industrie et la recherche fondamentale avec comme principal objectif d’atteindre une excellence opérationnelle aujourd’hui nécessaire dans les métiers de la gestion d’actifs et les établissements financiers et ce, grâce à l’utilisation massive de méthodes quantitatives. Très présent auprès des acteurs de l’univers Fintech, Lab4Fin réfléchit et développe des outils permettant aux acteurs du marché de se concentrer là où se trouve leur valeur ajoutée. Lab4Fin est également responsable scientifique d’une Initiative de Recherche récemment créée en partenariat avec l’université d’Orléans, l’université Paris Dauphine, le CREST et l’Institut Louis Bachelier.
Missions :
• Mise en place d’une plateforme d’analyse et de modélisation de données financières permettant la création automatisée de contenu à destination d’une démarche commerciale. L’outil est à destination des gérants d’actifs (gérants de fonds et banquiers privés).
• Estimation d’empreintes carbone facilitant aux gérants d’actifs la création de fonds carbone neutres.

Lieu : BPCE Financement

Le Groupe BPCE est présent dans la banque de proximité et l’assurance en France avec ses deux grands réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne ainsi que la Banque Palatine. Il déploie également, avec Natixis, les métiers mondiaux de gestion d’actifs, de banque de grande clientèle et de paiements. BPCE Financement, 3ème acteur sur le marché du crédit à la consommation en France, commercialise ses produits par l’intermédiaire des réseaux bancaires du Groupe.
Service d’accueil : Direction des Risques / Unité modélisation et systèmes experts
Missions principales :
Refonte d’un score d’octroi signalétique sur clients bancarisés groupe BPCE : Challenger le modèle existant en vue d’améliorer ses performances
Intégration des indicateurs bâlois au modèle de provisionnement : Participer aux travaux intégrant les indicateurs bâlois récemment développés (PD, LGD et CCF) au modèle de provisionnement et de comparer les résultats de couverture des risques avec le modèle actuel.

Lieu : CGI

Fondé en 1976, Groupe CGI inc. est la cinquième plus importante entreprise indépendante de services en technologies de l'information et en gestion des processus d'affaires au monde.
Grâce à ses quelques 68 000 professionnels, CGI offre un portefeuille complet de services, y compris des services-conseils stratégiques en informatique et en management, des services d'intégration de systèmes,
de développement et de maintenance d'applications informatiques, de gestion d'infrastructures technologiques ainsi qu'une vaste gamme de solutions exclusives à des milliers de clients à l'échelle mondiale à partir de ses bureaux et centres mondiaux de prestation de services dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique.
CGI en France est le 4ème acteur indépendant en conseil et services en technologies de l'information réunissant 10 200 collaborateurs présents dans 21 villes. Sur Toulouse, Montpellier et Paris, 1000 personnes
accompagnent nos clients grands comptes dans la mise en oeuvre de leurs projets stratégiques. Le centre d'Excellence CRM, BI (Décisionnel) et Digital Entreprise basé sur ces 3 sites, offre un portefeuille
complet de services, y compris des services-conseils stratégiques en informatique et en management, des services d'intégration de systèmes, de développement et de maintenance d'applications informatiques
et de gestion d'infrastructures technologiques. Nos collaborateurs sont au service de plus de 50 clients locaux, nationaux et internationaux.
Spécialisé autour des solutions CRM, BI et Digital Entreprise incontournables du marché, notre entité apporte son savoir-faire et ses retours d'expérience aux clients (campagnes marketing, fidélité, ETL,
Data Quality, Data Mining, Big Data, progiciels de gestion intégrés, Digital Customer Experience, portails d'entreprise, CMS, mobilité, User Experience, studio graphique et autres),
en partenariat avec les principaux éditeurs du marché.
Mission : Créer un framework application permettant au client de monitorer, personaliser, et auditer leur environnement Viya.
Missions principales :
- Création d’un suivi de production automatisé permettant de vérifier l’état de la plateforme SAS Viya.
- Création d'un outil de création des groupes, folders, caslibs et automatisation des droits.
- Création de script d’audit des données
- Création d’un script d’audit des usages VA
- Création d’un audit des droits (sur les caslibs, folders, fichiers)

Lieu : Société Générale

Département : Enterprise Risk Analytics (RISQ/ERA)
Service : Modélisation des risques (ERA/MOD)
Le service de modélisation des risques ERA/MOD est le Centre d’Expertise en modélisation et data science de la Direction des Risques en charge de développer les méthodes de référence de mesure de risques statiques et dynamiques (capital, CNR, provisions) sous différents scenarios sur le risque de crédit, le risque opérationnel, la titrisation. Il assure le calibrage, la revue annuelle (backtest) et la maintenance des modèles développés en conformité avec les réglementations en vigueur et les normes Groupe.La mission se déroule dans le pôle Retail Analytics, en charge des modèles réglementaires et de provisionnement sur le périmètre retail de la Banque de détail en France (BDDF).
Mission :
Dans le cadre de la réglementation bâloise, la Société Générale a développé des méthodes quantitatives d’évaluations des paramètres bâlois, parmi lesquelles l’estimation de la perte en cas de défaut (LGD).Il s'agit de travailler sur le développement d’un nouveau modèle de la perte en cas de défaut (LGD), plus précisement:
- faire une recherche bibliographique sur la modélisation de la LGD (textes réglementaires, méthodes statistiques de modélisation - régressions, arbre CART, tests statistiques, etc…).
- développer le modèle sur des données réelles de pertes.
- analyser l’impact de ce modèle sur le RWA.
- présenter les résultats de vos travaux à certaines entités du groupe (Crédit Du Nord, Boursorama, …).

Lieu : ES Energies

Electricité de Strasbourg est un énergéticien alsacien fondé en 1899 et fait partie des acteurs majeurs du marché énergétique français. Le groupe ES est une entreprise qui fonde son modèle sur la proximité du territoire et s’engage durablement pour la performance économique et la transition énergétique de son territoire à travers ses 4 activités : la production d’énergies renouvelables, les services énergétiques, la fourniture d’électricité et de gaz naturel et la distribution d’électricité.
Service d’accueil : Direction du Sourcing et des Ventes Energies aux Entreprises et Collectivités dans le but de venir en appui au service Achats d’Energies au sein d’ES Energie Strasbourg
Missions principales :
- Analyse d'une stratégie d'achat profilé (suivant la consommation du client) à un sourcing standard (achat par bloc en fonction de la disponibilité des produits)
- Mise en place d’indicateurs de performances afin de comparer les différentes stratégies étudiées

Lieu : Avisia Nantes

Avisia est un cabinet de conseil créé en 2007 se focalisant sur la réalisation de projets « Data Centric ». L’entreprise compte environ 180 consultants répartis à Paris, Nantes, Lyon et Bordeaux. Parmi ses clients on retrouve entre autres des banques et assurances, des télécoms et médias mais aussi des acteurs de l’e-business et du service. Partenaire de SAS depuis sa création, l’entreprise compte le plus grand nombre de consultants SAS en France et de certifications éditeur sur l’ensemble des solutions SAS.
Service d’accueil : Direction de l’Affinitaire et des Risques Spécialisés
Missions :
- Extraire les données globales et élaborer un état des lieux,
- Vérifier la qualité des données transmises aux équipes et mettre en place des indicateurs de qualité,
- Identifier les anomalies et piloter leurs résolutions,
- Réaliser des études statistiques sur notre portefeuille client,
- Participer aux développements/améliorations de nos outils.

Lieu : SAS France

SAS est leader dans le secteur de l’analytique. Grâce à ses logiciels innovants pour l’analytique, la business intelligence et le data management ainsi que ses services associés, SAS aide ses clients sur 83 000 sites à prendre rapidement les meilleures décisions. Depuis 1976, SAS donne à ses clients dans le monde entier The Power to Know®. Plus d’informations sur www.sas.com/france.
Département d’accueil : Pôle PSD, SAS Consulting
Descriptif :
-Maîtriser le nouvel outil de gestion des campagnes marketing multi-canaux SAS® Customer Intelligence 360.
-Intégré à l’équipe projet SAS, il s'agira de développer et de mettre à disposition un ensemble de fonctionnalités techniques s’appuyant sur la solution SAS® Customer Intelligence 360 qui répondront aux besoins fonctionnels exprimés par les différentes entités, dans un contexte de modernisation des outils du client (se familiariser avec SAS® Marketing Automation). La compréhension et le déploiement du use-case spécifique au client nécessitera l’utilisation des APIs ainsi que des services de Cloud Computing pour générer les KPIs propres à chaque plan marketing.
-Participer au processus marketing end-to-end : de l'installation technique de l'environnement chez le client jusqu'à la mise en œuvre des solutions de stratégie et de planification, des solutions d'orchestration et d'interaction avec SAS® Customer Intelligence 360.