Data Scientist – Modélisation réglementaire et analytique avancée

À propos du poste

Dans le cadre de sa transformation digitale, le Crédit du Maroc renforce son pôle de modélisation quantitative. Le/la Data Scientist conçoit des modèles réglementaires à haute rigueur statistique et participe aux projets d'analytique avancée de la banque.

Missions principales

• Modélisation réglementaire : développer et calibrer les modèles de scoring crédit (PD, LGD, EAD) pour les portefeuilles Corporate, Retail, PME et Souverains, assurer le back‑testing et le reporting BAM.
• IFRS 9 / ECL : concevoir les modèles de pertes attendues (stades 1/2/3, scénarios forward‑looking) et les livrer aux équipes finance et risques.
• ALM : construire des modèles de liquidité et de taux selon les exigences du BAM.
• LCB‑FT & détection de fraude : créer des modèles de scoring et d’anomalies en combinant règles expertes et algorithmes supervisés (Random Forest, XGBoost).
• Machine Learning : développer des modèles supervisés et non supervisés (segmentation client, propension, attrition) avec XGBoost, LightGBM, Isolation Forest.
• Monitoring : suivre les dérives de modèles (data drift, concept drift), formuler des recommandations de recalibrage et produire des rapports de performance.

Profil recherché

• Diplôme Bac+5 ou plus en statistique, mathématiques, informatique ou domaine similaire.
• Expérience en modélisation réglementaire bancaire et en gestion de risques.
• Bonne maîtrise des techniques de scoring, de back‑testing et de reporting.

Compétences requises

• Random Forest, XGBoost, LightGBM, Isolation Forest
• Modélisation PD, LGD, EAD, IFRS 9, ECL
• Back‑testing, reporting BAM, ALM
• Détection de fraude, LCB‑FT
• Gestion du data drift et du concept drift
• Machine Learning appliqué aux métiers bancaires
• Data visualisation