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.

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