Stagiaire de Fin d’Etudes Analyste Finance Quantitative – Crédit – 2027 - H/F

Description de l'entreprise Forvis Mazars est un groupe international d'audit, de fiscalité et de conseil. Avec + de 40 000 collaborateurs présents dans une centaine de pays, nous faisons partie du Top 10 des cabinets mondiaux. Nous faisons des métiers sérieux... sans se prendre au sérieux. Faire partie de nos équipes, c'est avant tout assumer sa singularité et oser partager ses idées, dans une ambiance de travail que nous vous invitons à découvrir. Si vous souhaitez construire votre propre parcours et que vous aimez entreprendre, vous êtes au bon endroit ! Description du poste Composée d’une trentaine de consultants, l’équipe de Finance Quantitative de Forvis Mazars France est jeune, dynamique et reconnue comme un acteur de référence dans son secteur. Notre équipe est dédiée à fournir un service de qualité supérieure et une expérience enrichissante à nos clients. Nous offrons une expertise technique inégalée et une équipe intégrée et hautement qualifiée, combinant compétences locales et perspective globale pour naviguer les complexités des projets. Nous possédons une connaissance approfondie des réglementations européennes et britanniques et maintenons des équipes stables, offrant des services quantitatifs et de coordination.

Au sein du Pôle Finance Quantitative, vous travaillerez sur nos thématiques de R&D développant vos compétences et construisant nos outils de demain : Développement des applications du machine learning aux problématiques actuelles de finance quantitative (Modélisation de remboursement anticipé en ALM). Développement de modèle Dépôt à Vue (DAV) avec des scénarios de taux définis Mise en place et revue d’outils d’évaluation des risques climatiques (stress tests, finance verte, dérivés climatiques, etc.). Vous pourrez également être amenés à intervenir sur des sujets d'innovation du cabinet ou auprès de banques, de compagnies d'assurance ou de grands groupes d'industries et de services pour des missions variées liées au risque de crédit : Concept