Missions de stage 2022 / 2023
Lieu : Société Générale (ABDRAMAN Ali Mahamat Adiguey)
Service : Equipe Retail Analytics
Missions :
- Étude des modèles IFRS9 au sein de l'équipe Retail Analytics ;
- Recherche de solutions alternatives aux modèles en production pour répondre à certaines réponses anormales du processus générateur de données, ou d'un changement tacite de segmentation.
Lieu : Orange Business Services (ALLALI Lamia)
Service : Direction Strategy & Customer Value, équipe Data Management
Missions :
Du 1er au 31 mars
Formation SAS Spring Campus où l'objectif est de consolider les compétences de Data Scientist, avec une spécialisation Customer Intelligence, Risk et Fraude.
Du 1er avril au 31 août
Stage Data Analyst au sein de Orange Business Services, division d'Orange qui adresse le marché des entreprises en France et à l'International. Principales missions :
- Comprendre, formaliser les besoins des métiers et les traduire en spécifications data ;
- Réaliser les traitements adaptés aux besoins pour enrichir la donnée disponible. Un projet plus spécifique consiste à contribuer à la création de nouveaux dashboard pour accompagner la transformation du système de fidélisation de l'ensemble des clients B-to-B du groupe Orange. Pour cela, il faudra comprendre le programme de transformation et son impact ;
- Participer à la communication et à la documentation vers les métiers : finance, fidélisation, responsables marketing, responsables pricing. De même, une partie du stage sera consacrée à la contribution de la migration vers SAS Viya. Ces missions seront réalisées en respectant les principes et les méthodes agiles.
Lieu : BPCE Financement (BAGCI Gamzegul)
Service : Solutions et expertises financières
Missions :
- Stagiaire chargée d'études statistiques (à préciser)
Lieu : AVISIA (BALSAMELLI Thomas)
Service : Service DATA
Missions :
- Mission Data (à préciser)
Lieu : Société Générale (BENCHAIBA Selma)
Service : RISQ/MOD
Missions :
- Modélisation risques physiques (à préciser)
Lieu : AVISIA Alpes (BONNAFE Apolline)
Service : Service DATA
Missions :
- Mission Data Analyse - Science (à préciser)
Lieu : AVISIA (BRETON Lucas)
Service : Service DATA
Missions :
- Stagiaire Consultant Data (mission à préciser)
Lieu : AVISIA Nord (CARIEL Aurélie)
Service : Service DATA
Missions :
- Mission Data Analyse - Science (à préciser)
Lieu : Crédit Agricole SA (CHACHA Sabrine)
Service :
Missions :
- Prendre connaissance des normes de modélisation et backtesting du groupe, et des différents textes réglementaires.
- Mener une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes de contrôle et validation des performances des modèles de PD, LGD et CCF suivant différents périmètres (Retail, Corporate - Low Default Portfolio & High Default Portfolio).
- Challenger les méthodes/tests actuellement utilisés par le groupe.
- Mettre en place un outil ou des programmes automatisés afin de rendre plus simple le challenge des résultats présentés par les fonctions de modélisation.
- Documenter les avantages/inconvénients de chacun des tests challengers et leur cadre d'application. Rédiger un guide d'utilisation de l'outil/programmes mis en place.
Lieu : Société Générale Factoring (CITEZ Julian)
Service : Direction des risques
Missions :
- Construction et maintenance de bases de données fiables et exploitables pour les besoins de la modélisation et du backtesting ;
- Développement d'indicateurs potentiels permettant de qualifier la performance des modèles de risque de crédit (PD et LGD) en respectant les normes en vigueur (IRBA / IRFS9) ;
- Participation à la refonte des modèles de risque de crédit en lien avec les standarts ;
- Innovation dans l'estimation des pertes (EL) à l'aide du machine learning (K-means, random forest...) ;
- Contribution aux projets transversaux ainsi qu'aux programmes.
Lieu : AVISIA (DABOUT Théo)
Service : Service DATA
Missions :
- Mission répondant à des problématiques Data (à préciser)
Lieu : Ministère des Armées (DOULAY Léane)
Service : SIEM
Missions :
- Comprendre le besoin métier et analyser les données (organiser, synthétiser et traduire les informations issues des données) ;
- Visualiser les données (générer des tableaux de bord interactifs, développer au besoin des applications de visualisation plus spécifiques en utilisant HTML, JavaScript, etc) ;
- Créer des systèmes d'alerte et de sélection automatique ;
- Administrer les SGBD relationnels (par exemple PostgreSQL) et NoSQL (orienté graphe ou document) déployés sur des réseaux fermés (PFE).
Lieu : HUTTOPIA (DUVAL Marine)
Service : Algonquin
Missions :
- Participer aux échanges avec les besoins internes métiers, comprendre leurs problématiques et les traduire de manière analytique.
- Extraire les données nécessaires.
- Analyser les données.
- Restituer les résultats sous forme de présentation, tableaux de bord ou au travers de l'outil de dataviz.
- Échanger sur les résultats et les solutions avec les équipes métiers.
- Contribuer à la promotion de la culture Data au sein de l'entreprise.
Lieu : Société Générale (EKOUE Marc Kouami)
Service : RISQ/MOD
Missions :
Assistance modélisation du risque de crédit - On Going Monitoring :
Au sein de l'équipe Retail Analytics, le stagiaire sera amené à revoir les différentes étapes de l'OGM et à en assurer son automatisation et sa faisabilité via Dataiku.
Lieu : Groupe HLI (FERIANI Younas)
Service : Pôle Analytics
Missions :
- Réalisation d'un datamart :
- Recherche et structuration des données internes
- Ajout d'open data pertinentes et structuration
- Géolocalisation des données - Modélisation :
- Échantillonnage
- Choix de l'approche méthodologique (Exemple XGboost, régression)
- Segmentation
- Modélisation prédictive
- Score - Validation du modèle
- Industrialisation et mise en production
Lieu : DIAC (GRANAT Marion)
Service : Département Risques Opérations
Missions :
Analyste scoring Junior (mission à préciser)
Lieu : Banque de France (JACQUELIN Jean-Marie)
Service : Innovation et support des produits infra paiement
Missions :
Au sein d’une équipe de sept personnes en charge des activités de maitrise d’ouvrage de l’application décisionnelle OSCAMPS, votre activité variera en fonction des modifications demandées en suivant les étapes :
• Suivi de production et support aux utilisateurs
• Analyse des incidents et participation à la formalisation des plans d’action
• Ateliers avec les représentants métiers permettant d'analyser, de comprendre et de préciser les besoins
• Travaux d’analyse, de conception et de spécifications fonctionnelles principalement orientés sur les questions d’analyse décisionnelle
• Préparation et exécution des tests
• Analyse et déclaration des anomalies détectées
• Reporting et archivage des preuves de tests
Ces activités s’inscrivent dans un contexte de projet mené avec les pratiques agiles. Au travail en équipe s’ajoutent les contacts fréquents avec les services utilisateurs et les ateliers avec les services de maitrise d’œuvre.
Lieu : Deloitte Conseil (JACQUET Léna)
Service : Risk Advisory - Credit Risk
Missions :
Développement et mise en œuvre de méthodologies pour intégrer les critères ESG et le risque climatique dans les activités et la gestion du risque de crédit au sein des banques et des institutions financières. Travail sur une ou plusieurs des problématiques suivantes :
- Identifier, vérifier et valider la disponibilité de données fiables pour analyser les impacts des critères ESG et le risque climatique dans les activités de risque de crédit pour les banques ;
- Contribuer au développement de méthodologies de score d'impact ESG et de score de rating sur le risque climatique ;
- Travailler sur l'intégration de la dimension ESG dans les estimateurs de risque de crédit et dans les modèles de valorisation de collatéraux ;
- Travailler sur le développement de modèles de scénarios macroéconomiques et sectoriels alternatifs permettant d'intégrer le risque environnemental dans les estimations de risque (stress-test, provisionnement, etc.) ;
- Contribuer au développement de modèles de projection et de stress sur le risque climatique sous un environnement SAS ;
- Participer au développement d'indicateurs et de reporting de suivi et de gestion du risque ESG ;
- Participer au développement d'un environnement de modélisation du service Credit Risk ;
- Rédiger des documentations à destination du service Credit Risk sur le sujet.
Lieu : Société Générale (KILINC Irfan)
Service : RISQ/MRF
Missions :
- Accompagner l'équipe Model Regulatory Framework (MRF) dans les anticipations des impacts des changements réglementaires suite à la mise en œuvre de Bâle 4.
- Réaliser des études d'impact quantitatives et assurer l'identification des impacts de ces changements réglementaires.
- Accompagner l'élaboration d'une gap analysis entre les réglementation Bâle 3 et Bâle 4.
Lieu : BNP PARIBAS SA (LE CREFF Oussama)
Service : Model Performance
Missions :
- Analyste quantitatif (à préciser)
Lieu : Renault Group (MAHAMAT Acherif)
Service :
Missions :
- Analyser des données complexes qui proviennent de sources différentes internes et externes : Coteurs, Entreprises de Location,Marché des voitures neuves et d’occasion, Prix, Equipment, Finance.
- Contribuer aux projets de développement d’outils de Machine Learning pour simuler et prévoir la valeur résiduelle
Lieu : Crédit Agricole Consumer Finance (NDIAYE Amadou Camara)
Service : Quantitative Risk
Missions :
La norme IFRS9, appliquée au 1 janvier 2018, a conduit à une modification profonde des méthodologies de calcul des provisions, avec notamment une convergence accrue avec les méthodologies bâloises et une meilleure prise en compte de l’environnement macro-économique. Dans ce contexte, vous aurez pour missions principales de :
- Réaliser des études statistiques permettant une meilleure compréhension de l’impact et le poids de chaque paramètre (PD, LGD, CCF, PD Forward looking) dans le calcul de la provision
- Propose une décomposition pertinente à réaliser lors la mise à jour des différents paramètres afin d’identifier et d’interpréter les impacts marginaux
- Développer un simulateur complet permettant de réaliser de manière optimale les études d’impacts
- Implémenter de manière rigoureuse le calcul des impacts avec des sorties visuelles et synthétiques
- Produire une documentation de qualité permettant une bonne restitution des travaux
Lieu : SAS Institute (OUSSEINI MALI Fayçal)
Service : Consulting Fraude / Stratégie d'achat et optimisation
Missions :
1- Projet Fraude
- Mise en œuvre d'une solution de Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme (LCB/FT) : qualification du risque client ;
- Création de scénario de détection ;
- Création de workflows permettant de matérialiser les processus utilisateurs ;
- Création et personnalisation des interfaces utilisateurs (Ecrans et rapports de restitution) ;
- Manipulation des données (Contrôles DQ, Profilage, ...)
2- Projet VA sur Viya 4 hébergé par SAS Cloud
- Mise en œuvre d'une solution de stratégie d'achat et de négociation avec les fournisseurs sur un volume important et mondial d'approvisionnement en composants électroniques ;
- Création et personnalisation des Interfaces Utilisateurs (Écrans et rapports de restitution) ;
- Manipulation des données.
Lieu : BNP Paribas Personal Finance (PÉAN Nicolas)
Service : Business Performance
Missions :
Élaboration de modèles prédictifs (score d'appétence) consistant à cibler une clientèle à long terme sur la souscription de contrats d'assurance.
Lieu : Crédit Agricole SA (PHANORD Erwens)
Service : Direction des Risques Groupe – service Modèles Internes Groupe
Missions :
L’objectif du stage sera de développer des outils assurant la validité des modèles de Machine Learning (IA), selon les dispositions réglementaires définies dans les textes français et européens (ACPR, BCE et EBA). Après une revue de la littérature, le stagiaire devra proposer des axes de validation (du traitement des données, en passant par le challenge du modèle et jusqu’à la réalisation des tests de performances). Il devra également mettre en application ses recherches et réaliser un travail d’automatisation des programmes en vue d’une réutilisation par l’équipe de Validation pour ses revues ultérieures. Déroulement :
- Prendre connaissance des Normes Groupe, des différentes guidelines règlementaires français et européens sur ce sujet.
- Mener une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes de contrôle et validation d’un modèle de type Machine Learning. Il s’agira de mettre en place notamment (1) des tests de qualité des données (valeurs manquantes, extrêmes, aberrantes,…)
(2) des outils de feature engineering (sélection de variables classique ou Lasso par exemple, transformation des données, échantillonnage,…),
(3) des challengers de modèle (modèles supervisés ou non supervisés alternatifs pouvant concurrencer le modèle mis en place ; par exemple comparer une régression logistique avec un modèle de Deep Learning),
(4) des méthodes d’interprétabilité (SHAP, PDP, ALE, Surrogate Models…),
(5) des tests de performance (AUC, F1- Score, Matrice de Confusion, test de KS…) et enfin
(6) des tests de stabilité et robustesse (prévenir du risque d’overfitting ou underfitting). - Mettre en place un outil ou des programmes automatisés afin d’optimiser le processus de validation de ce type de modèle.
- Enrichir le guide de validation des modèles IA avec le guide des outils/programmes mis en place.
Lieu : Adway Conseil (PROST Charles-Emmanuel )
Service : Equipe Data Science
Missions :
Au sein de l'équipe R&D de ce DomEx, l'étudiant sera amené à travailler sur le risque physique, et en particulier sur la généralisation d'un modèle d'évaluation préexistant mais restreint aux inondations sur le périmètre France. Cette généralisation interviendra tant sur le plan géographique, en assurant une couverture mondiale au modèle, que sur les risques physiques considérés (intégration des risques de sécheresse, incendie...).
Lieu : CONSORTIA (PROTAIS Léo)
Service : Direction des opérations
Missions :
Le stage sera réparti à parts égales entre deux sujets, la répartition entre les thématiques pouvant évoluer en cas de blocage majeur sur l'un ou l'autre des contextes.
(1) Développement d’une intelligence artificielle pour la conduite autonome. Le cadre de ce projet est donné par le challenge « AWS DeepRacer », basé notamment sur les ressources
Cloud d’Amazon. Après une phase d’état de l’art, l’objectif sera de tester et comparer différentes approches pour le développement d’un outil d’lntelligence Artificielle, basé sur des réseaux de
neurones.
(2) Amélioration des processus internes de l’entreprise. Le fonctionnement de l’entreprise génère des données capitales au niveau recrutement, RH et commerce. Actuellement, ces données sont soit centralisées dans un outil Web « VSActivity », ERP (logiciel de gestion)
en Iigne, soit sous la forme de multiples fichiers Excel. Les objectifs du projet sont de détecter des tendances et saisonnalités dans l’activité de l’entreprise (séries temporelles), et de prédire l’activité et les besoins de recrutements futurs par profils (classification, Machine Learning).
Lieu : HAVAS EDITION (SABLE Morgane)
Service : Data Analyse
Missions :
- Manipulation de larges bases de données, nettoyage et construction du datamart sous R ou SAS ;
- Analyse de données, création de KPI pertinents en input de la modélisation, économétrie linéaire, modèles prédictifs, analyse de cluster ;
- Recommandations de stratégie médias-marketing sur la base des résultats de la modélisation afin de maximiser le ROI des annonceurs ;
- Rédaction des livrables et présentation clients.
Lieu : ERNST & YOUNG Advisory (SERISIER Matthis)
Service : QAS
Missions :
L'équipe quantitative est amenée à travailler sur des sujets variés relatifs aux instruments financiers et à la modélisation du risque de marché, de contrepartie ou de crédit, à des projets de transformation, en interaction avec les équipes quantitatives des principaux établissements de la place (Banques, Asset Managers ou Assurances), avec les autres métiers du cabinet EY (Robotics, Data Analytics) et au cœur d'un réseau international.
Les projets menés par l'équipe quantitative sont entre autres :
- Des projets de transformation liés à des évolutions règlementaires (FRTB, SA CCR, Transition IBOR, IRB Repair...), ou à des problématiques d'optimisation de processus ;
- Des projets d'apport d'expertise auprès des directions des risques, finance et métier des principaux acteurs de la place ;
- Des projets d'assistance au développement et à la validation des modèles (modèles de pricing de dérivés, de xVas, de risque de marché, de crédit, de contrepartie) ;
- Des projets de transformation liés à l'intégration des techniques d'innovation (Machine Learning, etc) dans les modèles traditionnels ;
- Des projets de mise en œuvre de dispositifs relatifs à la gestion du risque de modèle ou de nouveaux risques (risque climatique,...) ;
- Des projets d'assistance aux autres métiers du cabinet pouvant requérir une expertise quantitative (Audit, Transaction, Compliance...) ;
De manière plus précise, le stagiaire accompagnera et assistera les collaborateurs de QAS au cours des travaux menés dans le cadre des travaux d'audit quantitatif d'EY.
L'objectif est de se familiariser avec les enjeux fonctionnels, techniques et opérationnels rencontrés au cours des activités d'audit quantitatif afin de pouvoir mener une partie des travaux de l'équipe QAS en autonomie.
Plus précisément, on retrouvera des travaux autour de thématique comme :
- Revues globales de dispositifs de valorisation en adéquation avec la typologie et la complexité des portefeuilles de l'institution comptabilisés en juste valeur par résultat ;
- Revues globales de dispositifs de provisionnement comptable au titre du risque de crédit pour les portefeuilles de l'institution comptabilisés en coût amorti ;
- Revues de la classification comptable des actifs/passifs financiers de l'institution ;
- Revues de méthodes spécifiques d'ajustements de valorisation pour les portefeuilles de l'institution comptabilisés en juste valeur par résultat ;
- Revues de processus quantitatifs spécifiques au sein des dispositifs de valorisation ou provisionnement comptable au titre du risque de crédit (exemple : hiérarchie de juste valeur, observabilité des paramètres, gestion de risque de modèle) ;
- Contre-valorisation de produits dérivés ou structurés exotiques.
Cet objectif impliquera au début du stage une prise de connaissance d'un ensemble de références quantitatives issues de la littérature académique et/ou du monde professionnel.
La résolution efficace des problématiques rencontrées pourra demander la mise en œuvre de techniques comme, entre autres, des calculs théoriques mathématiques, des études de méthodes numériques voire de l'implémentation informatique dans un langage libre.
Une synthèse des travaux menés lors du stage à l'ensemble de l'équipe QAS sera attendue (sous forme de rapport et de présentation orale).
Lieu : Société Générale (SODJAVI Bénédicte)
Service :
Missions :
Dans un contexte d'urgence climatique, ce stage vise à intégrer les enjeux climat dans un grand groupe bancaire en évaluant les impacts financiers des risques de transition sur le portefeuille de la banque. L'intégration des risques climatiques étant assez récent dans le monde financier et de plus en plus poussés par les régulateurs, ce stage permet de développer des outils innovants tout en participant à la transformation de la banque.
Ainsi, l'objectif est de participer aux travaux de développement de nouveaux modèles de risque de crédit intégrant des données de risques de transition avec les équipes projet en place :
1. Revue de littérature et étude critique :
- compréhension des modèles existants de risques de crédit et de risques climatiques ;
- proposition d'un cadre méthodologique répondant aux problématiques de risques de transition ;
- étude des limites et amélioration du cadre actuel.
2. Co-construction du modèle retenu :
- étude de l'impact de la transition environnementale sur les variables financières des entreprises selon différents scénarios ;
- application du modèle sur un secteur à forts enjeux de transition ;
- analyse des résultats et identification des limites du modèle.
3. Finalisation de la documentation technique.
Lieu : MICROPOLE (SONNE DIPOKO Daniel)
Service : Entité Data Science
Missions :
Notre équipe DataScience se spécialise depuis plusieurs années sur des problématiques de détection de fraude et d’optimisation des risques. Nous travaillons avec l’ensemble des solutions du marché (Python, R, SAS, Dataiku DSS, AWS SageMaker, Azure ML…) et développons nos propres algorithmes et logiciels pour répondre aux besoins de nos clients.
- Familiarisation aux problématiques de détection de fraude, d’optimisation du risque et au logiciel SCORING.AI développé par Micropole.
Volet R&D :
- Recherche de publications / articles / posts scientifiques sur les techniques complémentaires à celles implémentées dans SCORING.AI, permettant notamment d’améliorer les prédictions et de réduire le risque de sur-apprentissage.
- Identification des pratiques les plus innovantes à tester. Implémentation et tests en Python. Evaluation de la valeur ajoutée de ces méthodes / approches
- Rédaction des documents de synthèse, des principaux enseignements et supports de formation
Volet implémentation :
- Participation à l’implémentation d’une nouvelle brique de création de variables explicatives comportementales calculées sur des historiques glissants, des profondeurs variables, agrégées sur différents niveaux de granularité. Évaluation de l’apport sur des problématiques réelles d’octroi de crédit et de détection de fraude.
- Participation au développement d’un outil de monitoring de scores : implémentation de programmes Python pour détecter des déviances au fil du temps dans les variables entrant dans le modèle, et pour détecter des baisses de performances des prédictions nécessitant la refonte du modèle.
Volet Études et analyses
- Participation aux projets clients de l’équipe DataScience sur des problématiques de détection de fraude et connaissance client.
Lieu : SEPHORA SAS (SUAREZ Clara)
Service : CRM & OMNICHANNEL DATA ANALYTICS
Missions :
- Réalisation d'études et analyses statistiques visant à enrichir la connaissance client.
- Développement d'algorithmes prédictifs et descriptifs pertinents (scores, segmentation...) qui répondent aux besoins métiers.
- Création de dashboards clients nécessaires au pilotage de l'activité. Mise en place de datavisualisation pour faciliter l'accès à la data et améliorer la connaissance client des équipes.
- Imaginer les moyens innovants pour développer l'usage de la Data et des Insights en interne.
Lieu : Deloitte Conseil (TCHIMOU Wossoh)
Service : Risk Advisory - Credit Risk
Missions :
- Participer au développement d'un environnement de modélisation du service Credit Risk ;
- Définir les modalités d'implémentation et proposer des outils de visualisation des différentes étapes de modélisation ;
- Participer éventuellement à des projets.
Lieu : Société Générale (TRAORE Harouna)
Service : RISQ/MRM
Missions :
- Appropriation des méthodologies SG ;
- Revue de la littérature académique sur les modèles alternatifs à la régression linéaire ;
- Collecte de données et appropriation ;
- Développement des modèles identifiés dans la recherche académique ;
- Développement d'un outil RShinny (interfaces : analyses du portefeuille, data quality, data préparation, modèles testés et implémentation des indicateurs de performance)
- Documentation des travaux ;
- Présentation aux équipes MRM et au management MRM.
Lieu : SAS Institute (VEIGNAL Juliette)
Service : Avant-vente de SAS France
Missions :
- Participer au projet d'implémentation de la solution SAS pour la lutte contre la fraude et les crimes financiers chez Treezor, startup, filiale du groupe Société Générale.
- La stagiaire participera notamment aux travaux analytiques pour l'amélioration de l'efficacité du dispositif (calibrage des scénarios, segmentation statistique et modélisation).