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Analyste de données textuelles appliquées au risque de crédit H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Rejoignez les équipes de Crédit Agricole CIB, la banque de financement et d'investissement du groupe Crédit Agricole, 10e groupe bancaire mondial en taille de bilan*.

Nous accompagnons les grandes entreprises et institutions financières dans leur développement et le financement de leurs projets. Pionniers dans la finance responsable, l'engagement social et environnemental sont au cœur de nos activités.

Intégrer nos équipes c'est contribuer au développement d'une économie durable.

Vous évoluerez dans un environnement multiculturel, à la fois dynamique et stimulant, dans lequel vous serez encouragé à innover et partager vos idées.

Nous sommes une entreprise qui accompagne ses collaborateurs tout au long de leur parcours. Vous pourrez y développer vos compétences et accéder aux larges opportunités de carrière qu'offrent la diversité de nos métiers et nos 30 implantations internationales.

Notre culture repose sur la force du collectif et l'esprit d'ouverture, où chacun est responsabilisé et valorisé.

En agissant chaque jour dans l'intérêt de la société, Crédit Agricole CIB s'inscrit dans les valeurs du groupe qui est engagé en faveur des diversités et de l'inclusion et qui place l'humain au cœur de toutes ses transformations. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Vous souhaitez prendre part à notre mission ? Rejoignez nos équipes !

*The Banker, Juillet 2025  

Référence

2026-109287  

Date de mise à jour

25/02/2026

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Risques / Contrôles permanents

Intitulé du poste

Analyste de données textuelles appliquées au risque de crédit H/F

Type de contrat

Stage

Durée (en mois)

2 à 4 mois

Date prévue de prise de fonction

01/06/2026

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Non cadre

Missions

Vous recherchez un stage en analyse de données et vous avez un intérêt pour le risque de crédit ? Alors cette offre est faite pour vous ! 

 

 

La Direction Risk and Permanent Control (RPC) fait partie de la Ligne Métier Risques (LMR) de Crédit Agricole S.A. Elle identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels physiques et techniques sur le périmètre de Contrôle Interne de Crédit Agricole CIB.

 

Au sein de la Direction RPC, le Département « Projets & Credit Models » (PCM) se décompose en 4 équipes :

 

Credit Models avec deux sous-équipes MQP et NMC :

  • MQP « Modèles Quantitatifs de Portefeuille »
  • NMC « Notation et Méthodes de Crédit »
  • ADS « Analytics, Data & Systems » 
  • APL « Asset and Portfolio Libraries » 
  • APM « Architecture and Project Management »

 

Vous intégrerez l’équipe « Modèles Quantitatifs de Portefeuille ».

 

Il s'agit d'une équipe pluridisciplinaire associant quants et experts métier du risque de crédit, pour explorer et développer des solutions innovantes d'analyse textuelle au service de la gestion du risque.

 

 

Concrètement, vos missions seront les suivantes :

Analyse de sentiment et détection de signaux d'alerte :

  • Développement de pipelines d'analyse de sentiment adaptés au contexte financier
  • Identification d'événements critiques : restructurations, litiges, changements de direction, difficultés opérationnelles
  • Extraction d'entités nommées (NER) : entreprises, personnes clés, montants, dates, localisations
  • Détection de thématiques récurrentes et de leur évolution temporelle (topic modeling)


Exploitation des Large Language Models :

  • Prompt engineering : conception et optimisation de prompts pour extraire des informations structurées à partir de textes financiers complexes
  • Benchmarking de LLM : évaluation comparative de différents modèles (GPT, Claude, Qwen, modèles spécialisés) sur des tâches spécifiques (classification, extraction, résumé)
  • Mise en place de chaînes de traitement (RAG - Retrieval Augmented Generation) pour interroger efficacement de larges volumes documentaires


Intégration aux modèles de risque :

  • Transformation des insights textuels en features quantitatives exploitables
  • Enrichissement des modèles

 

 

Rejoindre Crédit Agricole CIB, c’est profiter d’une communauté importante de jeunes, évoluer sur un campus moderne offrant de nombreux services (boulangerie, salle de sport, etc.), bénéficier d’un suivi RH (matinée d’accueil, suivi régulier, etc.) et d’opportunités en alternance, VIE, CDD et CDI.

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 92 - Hauts-De-Seine

Ville

Montrouge

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 3 / L3

Formation / Spécialisation

Formation / Spécialisation :

 

Et si c'était vous ? 

 

Formation :

  • Université
  • Ecole d'ingénieur
  • Ecole de commerce

 

Spécialisation :

  • Data science
  • Informatique
  • Mathématiques appliquées
  • Statistiques
  • Finance quantitative

Niveau d'expérience minimum

0 - 2 ans

Expérience

Expérience pratique avec les LLM et les APIs associées (OpenAI, Anthropic, ou équivalents open-source)

Compétences recherchées

Compétences recherchées :

 

Hard Skills : 

  • Maîtrise de Python et des bibliothèques spécialisées : spaCy, Hugging Face Transformers, NLTK, LangChai
  • Connaissance des frameworks de machine learning (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow
  • Maitrise du Pack Office
  • Français & Anglais courants.
     

 

Soft Skills : 

  • Intérêt marqué pour la finance et la compréhension des mécanismes de risque de crédit
  • Capacité à travailler de manière autonome tout en s'intégrant dans une équipe
  • Curiosité intellectuelle et appétence pour l'expérimentation
  • Rigueur dans la documentation et la restitution des travaux
     

 

Crédit Agricole CIB s’engage en faveur de l’insertion des personnes en situation de handicap, ainsi ce poste est ouvert à toutes et à tous. 

Ce poste est éligible au télétravail dans les conditions prévues par notre accord reposant sur le double volontariat (collaborateur & manager) et après une période d’intégration réussie.