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Quantitative Developer - Risk Modeling (m/f/n) (H/F)

Non renseigné

Luxemburgo📅 1/11/2026

Descripción

Envie de rejoindre une institution renommée et innovant/ante? Spuerkeess, pilier de la place financier/ière luxembourgeoise avec des notations parmi les meilleures au monde, et employeur de confiance alliant tradition et innovation bancaire depuis , est activement à la recherche d'un nouveau talent. Département : Risk Management Service : Enterprise Risk Management Division : Model Development Vos missions En tant que Quantitative Developer - Risk Modeling au sein du Département Risk Management, vous serez chargé(e) de concevoir, développer et industrialiser les outils de modélisation et de mesure des risques au sein de l'équipe. Vous contribuerez à la mise en place d'une véritable « Risk Modeling Factory », qui couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles, du développement au monitoring en production. Vos principales responsabilités sont les suivant/antes : Conception et développement de la plateforme de modélisation des risques: architecture, librairies Python réutilisables, standards de développement et de documentationIndustrialisation des modèles de risque (risque de crédit IRB et IFRS 9 / ECL, risque de marché, Pilier 2 / capital économique, stress tests) dans l'environnement DataikuDéveloppement de pipelines de données robustes et performants (Spark / PySpark, SQL) pour le traitement de volumes importants de données financier/ières et de risqueMise en place de chaînes automatisées de calibration, de backtesting et de monitoring des modèles (indicateurs de performance, stabilité, pouvoir discriminant, dérive des données)Développement d'outils de simulation et de calcul pour les exercices de stress tests internes et réglementaires (EBA/BCE) ainsi que pour l'ICAAPContribution à la qualité, à la traçabilité et au lignage des données de risque, conformément aux principes BCBS Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement logiciel et de MLOps : gestion de versions (Git), tests unitaires et d'intégration, reproductibilité des résultats, gestion des environnem
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