Consultant Quantitatif Risk Office / Model Risk (Front Office) H/F

Contexte de la mission

Au sein du Trading Risk Office, équipe Front Office en interaction directe avec les desks de Trading, la Recherche Quantitative et les équipes de Validation Indépendante des Modèles, le consultant participe à la gestion, au suivi et à la maîtrise du risque de modèle sur l'ensemble des activités de marché.

L'équipe intervient sur les problématiques liées à la valorisation, au pricing des instruments financiers, aux méthodologies de calcul des réserves de modèles ainsi qu'à la documentation et à la gouvernance des modèles utilisés par les activités de marché.

Les classes d'actifs couvertes incluent :

• Equity

• Foreign Exchange (FX)

• Taux (Rates)

• Crédit (Credit)

• Commodities

L'environnement de travail est fortement orienté quantitatif avec une utilisation intensive de Python et d'outils d'analyse développés en interne.

Missions principales1. Développement et amélioration des méthodologies de risque de modèle

• Analyser les risques liés aux modèles de valorisation utilisés par les activités de marché.

• Réaliser des études quantitatives et statistiques afin d'évaluer les limites des modèles.

• Définir et faire évoluer les méthodologies de calcul des réserves de modèles.

• Proposer des approches alternatives pour les réserves complexes.

• Évaluer l'impact financier des nouvelles méthodologies.

• Assurer la mise en œuvre opérationnelle des évolutions méthodologiques.

• Participer aux travaux de gouvernance liés au Model Risk Management.

2. Automatisation et industrialisation des processus

• Concevoir et développer des outils Python dédiés aux analyses quantitatives.

• Industrialiser les processus de calcul des réserves de modèles.

• Automatiser les contrôles, analyses de sensibilité et reportings.

• Optimiser les performances des outils existants.

• Renforcer la fiabilité, la traçabilité et la reproductibilité des calculs.

• Participer à l'amélioration continue de la librairie quantitative interne.

3. Documentation des modèles et des pricers

• Rédiger et maintenir la documentation technique et méthodologique des pricers.

• Formaliser les hypothèses de modélisation.

• Décrire les méthodologies de pricing et leurs domaines d'application.

• Assurer la conformité documentaire vis-à-vis des exigences internes et réglementaires.

• Produire des analyses détaillées justifiant les choix méthodologiques.

4. Validation et revue de modèles

• Concevoir des plans de tests fonctionnels et quantitatifs.

• Réaliser les campagnes de tests sur les modèles de pricing.

• Identifier et analyser les limites des modèles.

• Investiguer les écarts de valorisation observés.

• Répondre aux recommandations émises par les équipes de validation indépendante.

• Contribuer à la clôture des points ouverts issus des précédentes validations.

5. Support aux équipes quantitatives

• Accompagner les équipes de Recherche Quantitative dans la documentation des nouveaux modèles.

• Participer à la définition des méthodologies de validation.

• Fournir une expertise quantitative sur les problématiques de pricing et de risque de modèle.

• Contribuer à l'analyse des nouveaux produits financiers.

Livrables attendus

• Documentation de modèles et de pricers.

• Études quantitatives et analyses statistiques.

• Méthodologies de réserves de modèles.

• Plans de tests et rapports de validation.

• Outils Python d'automatisation.

• Reporting d'analyse du risque de modèle.

• Recommandations méthodologiques et techniques.

Compétences requisesFinance quantitative

• Produits dérivés vanilles et exotiques.

• Pricing de produits financiers.

• Risque de modèle (Model Risk).

• Réserves de modèles (Model Reserves).

• Valorisation des instruments financiers.

• Sensibilités et mesures de risque.

• Marchés Equity, FX, Rates, Credit et Commodities.

Mathématiques et statistiques

• Probabilités appliquées.

• Statistiques avancées.

• Méthodes numériques.

• Analyse quantitative.

• Modélisation stochastique.

• Méthodes de simulation.

Informatique et développementIndispensable

• Python avancé.

• Pandas.

• NumPy.

• SciPy.

• Visualisation et analyse de données.

• Développement d'outils quantitatifs.

Apprécié

• SQL.

• Git.

• VBA.

• Outils de calcul distribués.

Réglementation et gouvernance

Connaissance des problématiques liées à :

• SR 11-7.

• Model Risk Management.

• Validation indépendante des modèles.

• Gouvernance des modèles de valorisation.

• Bonnes pratiques de documentation quantitative.