La modélisation quantitative et l’analytique du capital économique sont au cœur de ce poste hybride à la Banque Nationale. Travaillez à Richmond Hill avec un horaire adaptable et adaptable.
Comme scientifique principal des données, vous développez des modèles et processus liés au risque de crédit, au capital économique et à l’ICAAP. Vous mobilisez Python, SQL, SAS et l’intelligence artificielle pour soutenir l’analyse, l’automatisation et la production de rapports. Votre expertise contribue aussi à l’IFRS 9 et aux tests de résistance.
Responsabilités clés : Développer les modèles de capital économique, d’ICAAP et de concentration
Améliorer les processus de capital économique et de production de rapports
Gérer les mesures mensuelles et trimestrielles du risque




Analyser les variations du capital et présenter leurs facteurs
Collaborer avec Finances, TI, Affaires et Validation des modèles
Exigences : Maîtrise pertinente en science des données, statistiques ou discipline connexe
Trois à cinq ans d’expérience en gestion des risques
Solides compétences en Python, SQL, SAS ou langages analytiques
Expertise avancée en modélisation quantitative et statistique
Anglais requis; français considéré comme un atout
Apportez votre expertise en modèles de risque, capital économique et intelligence artificielle à l’Analytique du risque de crédit.

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📌 Scientifique principal modèles risque crédit (Ontario)
🏢 National Bank of Canada
📍 Ontario