Alternance - Risk Data Analyst (H/F) - Rueil-Malmaison (92) à Paris

Alternance - Risk Data Analyst (H/F) - Rueil-Malmaison (92)

 

 

Créé en 1989 et filiale à 100% de BNP Paribas, Arval est le spécialiste de la location de véhicules d’entreprise. Arval propose à ses clients professionnels, PME et grands Groupes internationaux des solutions dédiées visant à optimiser la mobilité de leurs collaborateurs et à externaliser les risques liés à la gestion de leur flotte automobile. Conseil d’expert et qualité de service, qui constituent les fondements de la promesse de marque d’Arval, sont délivrés dans 29 pays par plus de 6 000 collaborateurs.

La flotte d’Arval s’élève à 1 000 000 de véhicules loués dans le monde. Arval est un membre fondateur de l’Alliance Elément Arval, l’alliance la plus durable de l’industrie de la location de véhicules d’entreprise, et leader mondial avec 3 millions de véhicules dans 50 pays. Au sein de BNP Paribas, Arval est intégré au domaine d’activité Retail Banking.

 

Missions :La direction RISK vise à protéger les intérêts long terme d’Arval tout en accompagnant sa croissance et en optimisant ses process. Au sein de la Direction des RISK d'Arval France, leader européen de la location longue durée de véhicules, en tant que Risk Data Analyst, vous assisterez l’équipe RISK France en participant à la mise en place d’analyses et d'outils innovants pour la surveillance et le suivi des risques sur l'ensemble des activités d’Arval France.

  

Descriptif des tâches

• Collecte, organisation et réconciliation de données afin d’améliorer leur qualité et de réaliser des analyses de risque d’actif ou opérationnel (ex. risque de valeur résiduelle, lutte contre la fraude…)
• Participation à la création de Dashboard innovants afin de mesurer et suivre les risques de concentration et de marché
• Création de méthodes et d’outils innovants pour aider au contrôle de modèles statistiques et ainsi limiter le risque de modèle
• Automatisation de l’écoute du marché à l’aide d’outils adaptés afin de détecter les risques émergents
• Echanger avec la communauté RISK quantitatif sur des pratiques innovantes de modélisation et de reporting

Profil :

Niveau d’études souhaité : Ecole d’Ingénieur (2 ou 3ème année)

Formation / spécialisation : Ingénieur généraliste, option Data Science / Statistiques / Analytics / Informatique

 

Compétences techniques :

• Profil quantitatif (statistiques, mathématiques, finance…)
• Maîtrise de de SAS (ou SQL), Python, Office (Excel, Powerpoint)
• Connaissances de Machine Learning est un plus
• Anglais professionnel

Compétences comportementales :

• Capacité à résoudre des problèmes
• Proactif, capacité d’initiative
• Capacité d’analyse et de synthèse
• Rigueur et précision