INTERNSHIP DETAILS
Stage de fin d’études- Modélisation LGD & Machine Learning - Risque de Crédit (H/F)
CompanyNexialog Consulting
LocationNot specified
Work ModeOn Site
PostedFebruary 4, 2026

Internship Information
Core Responsibilities
The intern will contribute to innovative credit risk modeling projects, including developing LGD segmentation models using advanced machine learning techniques. They will also evaluate model performance and compliance with regulatory standards.
Internship Type
full time
Company Size
202
Visa Sponsorship
No
Language
French
Working Hours
40 hours
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About The Company
NEXIALOG est un cabinet de conseil en management spécialisé dans le domaine financier. Une clientèle de renommée internationale telle que les Banques de financement et d'investissement et les grandes compagnies d'Assurance nous confient la gestion de leurs projets.
Nous intervenons sur 2 segments : la finance de Gestion et la finance de Marché pour accompagner dans les prestations :
- d'Alignement et Optimisation des Processus Métiers : Gouvernance de SI, optimisation des process, Conduite de changement, Mise en place de référentiels qualité, PMO, Six Sigma...
- d'Accompagnement Métier: actuariat, quant, direction de projets, maîtrise d'ouvrage : cartographie de processus métier, rédaction de spécifications, audit, modélisation...
Nous accompagnons nos clients sur trois types de prestations :
• La comptabilité : analytique (P&L), réglementaire (IAS/IFRS,BAFI/SURFI), rapprochement, contrôle de gestion, consolidation...
• Le risk management/ actuariat: projets Solvency 2, Bâle 3, stress test, risques de marchés, risques de crédit...
• La Business Intelligence: reporting, analyses, cartographie, audit et optimisation de solutions BI
About the Role
<h2>Description</h2><p>Fondé en 2006, <strong>Nexialog Consulting</strong> est devenu l’un des acteurs majeurs du conseil spécialisé en banque et en assurance, et emploie aujourd’hui <strong>200 collaborateurs</strong> dans nos bureaux parisiens.</p><p><strong>Nexialog Consulting</strong> accompagne ses clients à travers sept lignes métiers :</p><ul><li><p>Actuarial Services</p></li><li><p>Risk Strategy</p></li><li><p>Risk Model</p></li><li><p>Financial Markets & Investments</p></li><li><p>Financial Control & Compliance</p></li><li><p>Data</p></li><li><p>Sustainability</p></li></ul><p><span>Dans le cadre d'un partenariat avec l'un de nos clients bancaires majeurs, nous recherchons <strong>un(e) Stagiaire en Modélisation LGD & Machine Learning</strong> pour une durée de<strong> 6 mois</strong>. Ce stage de fin d'études se déroulera principalement chez notre client. Le poste est à pourvoir dès que possible.</span></p><h2>Mission</h2><p><span><strong>En rejoignant notre Business Unit Risk Models, vous serez en immersion chez l'un de nos clients bancaires pour contribuer à des projets innovants en modélisation du risque de crédit :</strong></span></p><p><span><strong>1) Chez notre client du secteur bancaire :</strong></span></p><ul><li><p><span>Concevoir et développer des modèles challengers de segmentation LGD utilisant des techniques de Machine Learning avancées (CatBoost, forêts aléatoires, réseaux de neurones)</span></p></li><li><p><span>Étudier la viabilité des techniques d'interprétabilité des modèles ML dans un contexte réglementaire bancaire</span></p></li><li><p><span>Évaluer la performance des modèles et leur conformité aux tests réglementaires (homogénéité, hétérogénéité, pouvoir discriminant)</span></p></li><li><p><span>Développer des approches de projection forward-looking via des modèles de séries temporelles</span></p></li><li><p><span>Mettre en œuvre des algorithmes génétiques pour optimiser la segmentation des scores dans le respect des exigences BCE</span></p></li><li><p><span>Étudier des modèles d'optimisation multicritères et multi-contraintes</span></p></li><li><p><span>Benchmarker les approches innovantes vs. méthodologies traditionnelles</span></p></li></ul><p><span><strong>2) En collaboration avec Nexialog :</strong></span></p><ul><li><p><span>Bénéficier de l'encadrement et de l'expertise des consultants Nexialog tout au long de la mission</span></p></li><li><p><span>Participer aux réunions d'équipe et points d'avancement avec vos référents Nexialog</span></p></li><li><p><span>Contribuer aux travaux de Recherche & Développement de la Business Unit</span></p></li><li><p><span>Présenter vos résultats lors de comités de pilotage client et en interne</span></p></li></ul><h2>Profil</h2><p><strong>Vous avez le profil recherché si :</strong></p><ul><li><p><span>Vous préparez un Master 2 (Bac+5) d'une école d'ingénieur ou d'une formation universitaire spécialisée en modélisation quantitative, data science, statistiques ou mathématiques appliquées à la finance.</span></p></li><li><p><span>Vous possédez de solides connaissances en modélisation statistique et Machine Learning, idéalement avec une première expérience (stage, projet académique) en risque de crédit bancaire ou en modélisation réglementaire. Une connaissance du cadre Bâle III/IV et des modèles internes de crédit constitue un atout significatif.</span></p></li><li><p><span>Vous maîtrisez les techniques de Machine Learning supervisé (gradient boosting, random forests, neural networks) ainsi que les concepts d'interprétabilité des modèles (SHAP, LIME). Une compréhension des enjeux réglementaires liés aux modèles de LGD et PD est un plus.</span></p></li><li><p><span>Vous maîtrisez Python (scikit-learn, pandas, numpy, TensorFlow/PyTorch) et/ou R. La connaissance de CatBoost, LightGBM et des librairies de séries temporelles est appréciée. Une bonne maîtrise d'Excel et de SQL est un atout.</span></p></li><li><p><span>Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur analytique, votre curiosité intellectuelle, votre autonomie, votre capacité d'adaptation en environnement client et votre aptitude à communiquer des résultats techniques complexes à différents interlocuteurs. L'anglais technique (lecture d'articles scientifiques et documentation réglementaire) est requis.</span></p></li></ul><h2>Processus de recrutement</h2><ol><li><p>Un entretien de recrutement avec un(e) Chargé de Recrutement.</p></li><li><p>Un entretien technique avec un(e) Consultant(e) et un(e) Manager.</p></li></ol><p><span style="color:rgb(17, 20, 24);"><strong>Durée :</strong> 6 mois</span></p><p><span style="color:rgb(17, 20, 24);"><strong>Contrat </strong></span><span style=""><strong> </strong></span><span style="color:rgb(17, 20, 24);"><strong>:</strong> Stage de fin d’études</span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0cm;background:white;"><span style="color:rgb(17, 20, 24);"><strong>Début :</strong> dès que possible</span><br></p><h2><strong>Pourquoi nous rejoindre ?</strong></h2><p>✨ Un cabinet à taille humaine ayant pour valeurs la bienveillance, l’audace et la transparence.</p><p>🤝 Un management horizontal et de proximité pour un suivi adapté à chaque collaborateur.</p><p>🌍 Un cabinet engagé en RSE (Label Ecovadis, Label Global Compact, missions RSE).</p><p>☀️ Un cabinet reconnu pour le bien-être de ses collaborateurs au travail (Baromètre social, charte de télétravail, primes de performance, prime de participation et d'intéressement).</p><p>💯 Une vie interne très riche (after work, team building, kick-off, formations internes et externes).<br><br></p><p>📍 32 rue de Trévise, 75009 PARIS</p><p>🌐 <a target="_blank" href="https://www.nexialog.com/">https://www.nexialog.com/</a></p><p><em>Convaincus que la richesse d’une équipe repose sur sa diversité, nous encourageons chacun(e) à postuler, indépendamment de son origine, genre, handicap, âge ou parcours professionnel.</em></p>
Key Skills
Machine LearningStatistical ModelingData SciencePythonRExcelSQLCredit RiskRegulatory ComplianceTime Series AnalysisNeural NetworksRandom ForestsGradient BoostingModel InterpretabilityBâle IIIBâle IV
Categories
Finance & AccountingData & AnalyticsConsultingEngineeringTechnology
Benefits
Performance BonusParticipation BonusTraining OpportunitiesTeam Building ActivitiesWork-Life Balance Initiatives
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0-2 Stage de fin d’études- Modélisation LGD & Machine Learning - Risque de Crédit (H/F)
Interview Prep Plan
1
Week 1:Technical Foundations2
Week 2:Machine Learning3
Week 3:System Design