Scientifique de Données

Chez Desjardins, on croit à l’équité, à la diversité et à l’inclusion. Nous nous engageons à accueillir toutes les personnes, à les considérer et à les valoriser pour ce qu’elles sont, à nous enrichir de leurs différences et de leur unicité et, surtout, à leur offrir un environnement de travail où elles seront bien. Pour nous, la discrimination, peu importe ses formes, c’est tolérance zéro Nous croyons en l’importance que nos équipes soient le reflet de la diversité de nos membres, de notre clientèle et des communautés que nous servons.

Si vous avez besoin d’assistance pour rendre plus accessible le processus de recrutement ou le poste pour lequel vous postulez, veuillez nous en informer. Des mesures d’aménagement seront offertes aux personnes qui en font la demande à n’importe quelle étape du processus de recrutement.

**Niveau d'emploi**

NV-10

Le Mouvement Desjardins fait appel à un grand nombre de modèles quantitatifs exploitant des données dans le but de supporter son offre de produits et services et de gérer adéquatement ses risques, tout ceci avec l'objectif de toujours travailler dans l’intérêt des membres et clients. Bien que ces modèles offrent un support incontestable à la prise de décision, leurs utilisations amènent elles-mêmes des risques qui doivent être analysés, évalués et atténués.

Vous formulez des recommandations relatives au développement et à l’utilisation de modèles à complexité opérationnelle et conceptuelle élevée nécessitant une analyse et une compréhension globale et approfondie du domaine d’affaires et de l’organisation.

**Responsabilités principales**
- Assurer que les processus de modélisation exploitent adéquatement les données disponibles compte tenu de leur caractérisation, de leur qualité et des traitements effectués dans le cadre de mandats d'envergure stratégique
- Assurer que les travaux de modélisation prédictive sont réalisés selon les standards requis et respectent les critères de qualité du Mouvement Desjardins par le biais du processus de validation
- Analyser les besoins d’affaires à l’origine du modèle et confirmer par le biais de travaux de validation l’adéquation du modèle à cet effet
- Assurer que la programmation nécessaire à la préparation et l’exploration des données, au développement, à l’évaluation, au support, au déploiement et à la gestion de modèles novateurs et de haute complexité conceptuelle est réalisée selon les standards requis
- Utiliser des méthodes avancées et innovantes en statistiques, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle en vue de mettre à l’épreuve les méthodologies proposées par la première ligne de défense
- Contribuer à la rédaction, les encadrements, les méthodes et les choix méthodologiques et technologiques. Conseiller et former les équipes sur les méthodes de validation quantitative de modèles et les faire évoluer dans le but d'améliorer la vélocité de livraison
- Cibler des opportunités d’optimisation des règles et des systèmes, anticiper les impacts sous-jacents aux changements et contribuer à l'évolution des outils de gestion des données et de support à la modélisation
- Représenter les équipes auprès de différents intervenants internes
- Assurer une vigie afin de comprendre et d'anticiper les tendances dans son domaine d'expertise en validation de modèles en vue d'assurer le développement et la mise à jour de pratiques appropriées au contexte de l'entreprise.

**Co **nditions particulières**
- Le mode de travail s’appliquant au poste est le mode hybride #LI-Hybrid
- Nombre d’emploi disponible : 1

**Profil recherché**
- Baccalauréat dans une discipline appropriée
- Un minimum de six ans d'expérience pertinente dont trois années dans le domaine analytique
- Maîtrise ou diplôme de 2e cycle dans une discipline appropriée (un atout)

Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
- Pour les postes vacants disponibles au Québec, veuillez noter que la connaissance du français est nécessaire

**Connaissances spécifiques**
- Très bonne maîtrise des modèles de gestion du risque d’au moins un des domaines:

- Crédit : modèles de scoring, _shadow rating _, paramètres réglementaires et IFRS9 tels que les structures par termes PD, LGD, EAD et SICR, ECL etc. incluant le calcul des capitaux économiques et simulation de crise en utilisant SAS, python, Matlab et RiskFrontier
- Marché : modèles de pricing (BSM, Heston, HullWhite, Gsr, G2) pour les options, bonds, Caps, swaps, swaptions, credit, modèle de VaR et SVaR etc. incluant le calcul des capitaux économiques et la simulation de crise utilisant RiskMetrics et python
- Liquidités : modèles prépaiements, LCR, NCCF incluant le calcul des capitaux économiques et simulation de crise en utilisant QRM et python
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