SALAFIN ouvre des stages Data au Pôle Risques Crédit
SALAFIN recrute des stagiaires Data (H/F) à Casablanca.
Les postes s’adressent à des étudiants en fin de cycle souhaitant développer une expertise en analyse de données et gestion des risques de crédit au sein d’un établissement financier structuré et en croissance.
Implantée à travers un réseau de 19 agences, en partenariat avec plus de 170 distributeurs automobiles et bénéficiant du soutien du réseau BMCE, SALAFIN est un acteur reconnu du financement.
L’entreprise s’inscrit dans une dynamique de développement continu, portée par la digitalisation, l’amélioration des processus et la qualité de service.
Dans ce cadre, SALAFIN renforce ses équipes internes et recrute des stagiaires Data pour accompagner les travaux du Pôle Risques de Crédit.
Rattaché(e) au Pôle Risques de Crédit, le ou la stagiaire interviendra sur des missions à forte valeur analytique, en lien direct avec les enjeux de pilotage du risque.
Les missions confiées incluent notamment:
- Collecter, structurer et analyser les données relatives aux portefeuilles de crédit.
- Contribuer à l’élaboration et à l’automatisation des reportings et indicateurs de suivi des risques.
- Identifier, analyser et interpréter les tendances et anomalies dans les données afin de détecter les risques potentiels.
- Participer à la mise en place de modèles statistiques et de scoring pour l’évaluation de la qualité du crédit.
- Collaborer avec les équipes IT et les autres départements pour améliorer la qualité, la fiabilité et la cohérence des données.
- Contribuer aux projets d’amélioration continue en proposant des solutions basées sur l’analyse des données.
Les profils recherchés doivent répondre aux critères suivants:
- Formation Bac+5 issue d’une grande école d’ingénieurs, avec spécialisation en mathématiques, statistiques ou disciplines équivalentes.
- Forte capacité d’analyse, rigueur méthodologique et aptitude à résoudre des problématiques complexes.
- Bonne maîtrise des outils d’analyse de données tels qu’Excel, SQL, Python ou R.
- Connaissance des bases de données et des techniques de gestion et de structuration des données.
- Capacité à interpréter les résultats analytiques et à formuler des recommandations pertinentes.
- Connaissance des modèles de risque de crédit, notamment la probabilité de défaut, la perte en cas de défaut et l’exposition au défaut.
- Aisance dans la visualisation et la présentation des données, avec des outils comme Power BI.
- Bon esprit d’équipe et capacité à collaborer avec différents interlocuteurs internes.
- Bonnes compétences en communication pour vulgariser les résultats des analyses.
