Objectif: Concevoir un modèle d’IA pour détecter les incohérences dans les publications COREP/FINREP et rapports prudentiels.

Missions:

• Collecter et structurer les données COREP/FINREP; définir les règles de cohérence/contrôle.
• Entraîner un modèle d’anomalie (autoencoder, isolation forest, etc.).
• Développer un dashboard d’analyse et d’alertes et tester sur des données réelles; maintenance pour rapports prudentiels.

Profil/Exigences:

• Ingénierie en informatique/data engineering/statistiques appliquées.
• Python, ML non supervisé, NLP, PowerBI; connaissances COREP/FINREP, data cleaning.
• Soft skills: rigueur, analyse, communication, autonomie, synthèse.

Durée: 5 mois (Fév – Juin) Nombre de stagiaires: 1