Esta persona científica de datos desarrollará y mejorará métodos analíticos para evaluar en qué medida las carteras de préstamos de BNP Paribas se ajustan a las trayectorias climáticas sectoriales. El trabajo combina modelización con Python, herramientas de simulación y un cuadro de mando interno, y abarca sectores con altas emisiones, como la energía, el transporte, el acero y el inmobiliario.
Los resultados pueden ayudar al banco a comprender en qué medida su financiación se ajusta a los objetivos climáticos y respaldar las decisiones sobre la transición de las carteras de clientes hacia las cero emisiones netas en 2050. El puesto conecta el análisis de datos con el conocimiento sectorial y la estrategia bancaria, por lo que la calidad de las hipótesis y el tratamiento de los datos ausentes son esenciales para la fiabilidad de las evaluaciones climáticas de las carteras.
Este puesto encaja con una persona con una sólida formación en ciencia de datos o analítica, buen dominio de Python e interés por aplicar métodos cuantitativos a la transición climática y las finanzas sostenibles. Será importante comunicarse con claridad en francés e inglés para colaborar con especialistas en datos, expertos sectoriales y equipos bancarios.