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Publié il y a 9 jours

Scientifique de données, Stratégies risque de crédit-FR

@ Desjardins

Montréal-Ouest, Québec

Temps plein
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SIGNAUX

Résumé des exigences :

  • Plus spécifiquement, vous contribuez à recommander des optimisations aux stratégies en mettant en applications vos connaissances en Machine Learning et en modélisation.
  • Maximiser l'impact financier et supporter les stratégies de risque de crédit en appliquant vos connaissances en machine learning et modélisation prédictive
  • Baccalauréat dans une discipline quantitative
  • Un minimum de deux ans d’expérience pertinente en analyse de données, modélisation prédictive ou gestion des risques
  • Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
  • Connaissance du français nécessaire
Source et dates

Type de source non vérifié · apify-linkedin

Date publiée par l’employeur
2026-11-04
Première détection par notre source
2026-11-14
Mise à jour du dossier source
2026-11-14

Ces dates décrivent le dossier source, pas une vérification en direct du recrutement. Consultez l’offre originale.

Desjardins

Profil d’entreprise sauvegardé

Renseignements historiques provenant d’un profil The Jobs API sauvegardé (champs LinkedIn/Crunchbase). Ils ne sont pas vérifiés en temps réel; les chiffres peuvent avoir changé. Les valeurs manquantes restent inconnues.

Description complète de l’entreprise

Desjardins Group is the largest cooperative financial group in North America and the fifth largest cooperative financial group in the world, with assets of $435.8 billion as at March 31, 2024. It was named one of Canada's Best Employers by Forbes magazine and by Mediacorp. To meet the diverse needs of its members and clients, Desjardins offers a full range of products and services to individuals and businesses through its extensive distribution network, online platforms and subsidiaries across Canada. Ranked among the world's strongest banks according to The Banker magazine, Desjardins has some of the highest capital ratios and credit ratings in the industry and the first according to Bloomberg News.

Abonnés LinkedIn
379 882
Personnes associées sur LinkedIn
43 673
Bureaux déclarés
  • 100, rue des Commandeurs, Lévis, Québec G6V 7N5, CA
  • 11 King St W, Toronto, ON M5H 4C7, CA
  • 110 9 Ave SW, Calgary, AB T2P 0T1, CA
  • 1 Complexe Desjardins, Montreal, QC H2X, CA
Catégories d’activité
  • Banking
  • InsurTech
  • Insurance
  • Financial Services
Autres noms enregistrés
  • Desjardins
Spécialités
  • Services financiers
Le profil indique une agence de recrutement
Non
Investissement total déclaré
0

La devise et la date d’observation ne sont pas fournies; ce n’est ni une valorisation actuelle ni une ronde de financement.

Desjardins Group is the largest cooperative financial group in North America and the fifth largest cooperative financial group in the world, with assets of $435.8 billion as at March 31, 2024. It was named one of Canada's Best Employers by Forbes magazine and by Mediacorp. To meet the diverse needs of its members and clients, Desjardins offers a full range of products and services to individuals and businesses…

ChampValeur
SecteurBanking
Taille10,001+ employees
Siège socialLévis, Québec
Type d’organisationPrivately Held
SpécialitésServices financiers
Offres sur Jobsy161
LinkedInVoir la page
Description
La Direction Stratégie de risque de crédit, Particuliers a pour mandat de développer et déployer des stratégies décisionnelles de risque de crédit basées sur une quantification « risque-rendement » afin de livrer de la valeur autant pour l’organisation que pour les membres et clients tout en assurant la pérennité du Mouvement Desjardins. À titre Scientifique de données en Stratégies du risque de crédit, vous participez au développement, à l'implémentation et à l'optimisation des stratégies de risque de crédit pour les produits de financement particuliers à l'octroi et en cycle de vie. Vous développez une expertise avec les bases de données liées aux produits et aux systèmes où les stratégies sont implémentées. Plus spécifiquement, vous contribuez à recommander des optimisations aux stratégies en mettant en applications vos connaissances en Machine Learning et en modélisation. Par ailleurs, vous participez au développement des suivis de performance trimestriels (Power BI), de différentes analyses ad hoc et de suivis post implémentation. Plus spécifiquement, vous serez amené(e) à :

  • Optimiser et faire évoluer des stratégies décisionnelles en matière de gestion des risques de crédit et produire la documentation qui y est associée
  • Maximiser l'impact financier et supporter les stratégies de risque de crédit en appliquant vos connaissances en machine learning et modélisation prédictive
  • Participer à des analyses de données complexes (SAS, python), interpréter les résultats, bâtir des réplicateurs et suivre la performance de nos stratégies en production
  • Assurer les suivis et les revues de performances trimestrielles pour les produits de financement
  • Contribuer à différents projets, mandats ou analyses de données relativement à son domaine d’expertise et proposer des recommandations en lien avec les priorités stratégiques
  • Exercer un rôle-conseil en gestion de risque auprès des unités de l’organisation et des divers intervenants dans votre domaine en vulgarisant l'information.

Ce que nous offrons*

  • Salaire concurrentiel et boni annuel
  • 4 semaines de vacances flexibles dès la première année
  • Régime de retraite à prestations déterminées qui assure un revenu prévisible et stable durant toute la retraite
  • Régime d’assurance collective incluant des services de télémédecine
  • Remboursement des frais liés à la santé, au bien-être et à de l’équipement pour le télétravail
  • Les avantages sont applicables en fonction des critères d’admissibilité.

Ce que vous mettrez à profit

  • Baccalauréat dans une discipline quantitative
  • Un minimum de deux ans d’expérience pertinente en analyse de données, modélisation prédictive ou gestion des risques
  • Veuillez noter que d’autres combinaisons de formation et d’expérience pertinentes pourraient être considérées
  • Connaissance du français nécessaire
  • Connaissance des algorithmes de machine learning et de leur application dans la gestion des risques de crédit
  • Connaissances avancées de SAS, SQL et/ou Python
  • Connaissance appréciée de l'outil de visualisation des données Power BI
  • Connaissances en risque de crédit

Apprécier les différences, Apprendre avec agilité, Être orienté client, Être orienté vers l’action, Gérer la complexité, Maîtriser les relations interpersonnelles, Stimuler l’innovation

Équité, diversité, inclusion et accessibilité

Chez Desjardins, on croit à l’équité, à la diversité et à l’inclusion. Nous nous engageons à accueillir toutes les personnes, à les considérer et à les valoriser pour ce qu’elles sont, à nous enrichir de leurs différences et de leur unicité et, surtout, à leur offrir un environnement de travail où elles seront bien. Pour nous, la discrimination, peu importe ses formes, c’est tolérance zéro! Nous croyons en l’importance que nos équipes soient le reflet de la diversité de nos membres, de notre clientèle et des communautés que nous servons.

Si vous avez besoin d’assistance pour rendre plus accessible le processus de recrutement ou le poste pour lequel vous postulez, veuillez nous en informer. Des mesures d’aménagement seront offertes aux personnes qui en font la demande à n’importe quelle étape du processus de recrutement.

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Syndicat (si admissible)

Famille d'emplois

Données (GF)

Date de fin d'affichage

2026-11-30

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    Python, R, SAS, SQL, Oracle, SQL Server

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    4+ ansNational Bank of Canada needs candidates with a bachelor's or master's degree and 4 to 6 years of relevant experience, including experience in financial crime or fraud risk management. Strong skills in SAS, SQL, Python and Power BI, plus solid analytical and problem-solving abilities, are required.

    SAS, SQL, Python, Power BI

    Scientifique de données senior

    Montréal, QC
    HybrideTemps plein

    NATIONAL BANK OF CANADA

    2+ ansCandidates need a bachelor's or master's degree in a quantitative field and two to three years of experience in modelling, decision strategy, or data science. They need experience building statistical or machine learning models, knowledge of credit products and credit risk, and proficiency in Python, R, SQL, or SAS.

    Python, R, SQL, SAS

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