Analyste Quant Modélisation du Risque Climatique Physique H/F

Dans le cadre du renforcement de ses capacités d’analyse des risques climatiques, notre client recherche un expert senior capable de combiner une forte expertise en modélisation quantitative du risque climatique physique et une expérience de pilotage de projet de bout en bout.

L’intervenant participera à la conception et à l’évolution de modèles de risques, à la réalisation de stress-tests climatiques et à la production d’indicateurs destinés aux instances de direction., * Concevoir, développer et maintenir des modèles de risque climatique physique en Python ou R.

• Exploiter des séries temporelles et des algorithmes de machine learning sur des cas d’usage réels.
• Construire et mettre en oeuvre des scénarios de risque climatique, fonctions de dommage et évaluations d’impact financier.
• Définir et exécuter des indicateurs de risque et des exercices de stress-tests.
• Piloter le projet de bout en bout : cadrage, planification, suivi des livrables et restitution auprès de la direction.
• Collaborer avec les équipes métiers, risques et data afin d’assurer la qualité et la pertinence des modèles développés.

• 9 à 12 ans d’expérience dont plusieurs années en modélisation des risques.
• Expérience avérée dans le développement de modèles de risque en Python ou R.
• Maîtrise des séries temporelles et du machine learning appliqués à des problématiques réelles.
• Expertise du risque climatique, idéalement physique (aléas, scénarios climatiques, fonctions de dommage, impacts financiers).
• Expérience dans la conception ou l’exécution de stress-tests et d’indicateurs de risque.
• Expérience de gestion de projet avec présentation des résultats auprès de directions métiers ou exécutives.

Compétences appréciées :

• Expérience bancaire sur le risque de crédit entreprises (notation, probabilité de défaut, octroi).
• Connaissance des scénarios NGFS.
• Maîtrise des données DRIAS, Géorisques ou Copernicus.
• Participation aux stress-tests climatiques ACPR ou BCE., Profil : * 9 à 12 ans d’expérience dont plusieurs années en modélisation des risques. * Expérience avérée dans le développement de modèles de risque en Python ou R. * Maîtrise des séries temporelles et du machine learning appliqués à des problématiques réelles. * Expertise du risque climatique, idéalement physique (aléas, scénarios climatiques, fonctions de dommage, impacts financiers). * Expérience dans la conception ou l’exécution de stress-tests et d’indicateurs de risque. * Expérience de gestion de projet avec présentation des résultats auprès de directions métiers ou exécutives. Compétences appréciées : * Expérience bancaire sur le risque de crédit entreprises (notation, probabilité de défaut, octroi). * Connaissance des scénarios NGFS. * Maîtrise des données DRIAS, Géorisques ou Copernicus. * Participation aux stress-tests climatiques ACPR ou BCE., Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses capacités d’analyse des risques climatiques, notre client recherche un expert senior capable de combiner une forte expertise en modélisation quantitative du risque climatique physique et une expérience de pilotage de projet de bout en bout.L’intervenant participera à la conception et à l’évolution de modèles de risques, à la réalisation de stress-tests climatiques et à la production d’indicateurs destinés aux instances de direction., * 9 à 12 ans d’expérience dont plusieurs années en modélisation des risques.
• Expérience avérée dans le développement de modèles de risque en Python ou R.
• Maîtrise des séries temporelles et du machine learning appliqués à des problématiques réelles.
• Expertise du risque climatique, idéalement physique (aléas, scénarios climatiques, fonctions de dommage, impacts financiers).
• Expérience dans la conception ou l’exécution de stress-tests et d’indicateurs de risque.
• Expérience de gestion de projet avec présentation des résultats auprès de directions métiers ou exécutives.

Compétences appréciées :

• Expérience bancaire sur le risque de crédit entreprises (notation, probabilité de défaut, octroi).
• Connaissance des scénarios NGFS.
• Maîtrise des données DRIAS, Géorisques ou Copernicus.
• Participation aux stress-tests climatiques ACPR ou BCE.

EUR

Machine learning Python

Analyste Quant Modélisation du Risque Climatique Physique H/F

Localisation : Paris Durée de la mission : Longue Date de démarrage souhaitée : Novembre ou début décembre

Huxley recherche pour l’un de ses clients, acteur majeur du secteur Financier, un Analyste Quantitatif Modélisation du Risque Climatique Physique.