--- title: Physical Climate Risk Model Developer, Vice President canonical: https://csrjobs.club/fr/jobs/citi-physical-climate-risk-model-developer-vice-president-au9q locale: fr description: "Citi recrute un(e) Vice-président(e), modélisation du risque climatique physique, sur CSR Jobs. Découvrez ce poste dédié au développement durable au sein de l’entreprise et postulez dès aujourd’hui." updated: 2026-10-09 company: Citi country: Inde contract: Full time seniority: Senior missions: ESG reporting job_type: ESG/Sustainability Reporting Manager, Sustainability Manager posted: 2026-10-09 valid_through: 2026-12-09 apply: https://www.linkedin.com/jobs/view/4476852672 source: CSR Jobs --- # Physical Climate Risk Model Developer, Vice President Ce poste de modélisation quantitative se situe au cœur de la stratégie de Citi en matière de risques climatiques. Vous développerez et exécuterez les modèles qui convertissent les inondations, les tempêtes, les vagues de chaleur et d’autres aléas physiques — ainsi que les risques liés à la nature — en données financières concrètes pour différents portefeuilles, secteurs et territoires. Vous devrez ensuite défendre ces modèles dans le cadre des processus de validation et de gouvernance. Au quotidien, cela signifie travailler sur des pipelines géospatiaux, de vastes jeux de données sur les aléas et les actifs, ainsi que sur l’apprentissage automatique, en étroite collaboration avec des fournisseurs externes et les équipes de gestion des risques en interne. Les résultats alimentent les **tests de résistance, les analyses de scénarios et les déclarations réglementaires** : c’est précisément là que les engagements climatiques d’une banque se confrontent à la réalité. Les modèles que vous déploierez influenceront la manière dont Citi évalue et gère son exposition dans un monde qui se réchauffe. Ce poste vous conviendra si… vous avez un diplôme supérieur en sciences quantitatives, au moins six ans d’expérience en modélisation des risques CAT, climatiques ou environnementaux, et que vous êtes aussi à l’aise pour écrire du code Python prêt à être déployé en production que pour expliquer les hypothèses d’un modèle à un comité des risques non technique. ## FAQ de l’offre ### Quelles sont les principales missions et responsabilités de ce poste ? La mission principale consiste à traduire les aléas physiques liés au climat et à la nature en risques financiers et de crédit quantifiés. Il s’agit de concevoir des modèles de risques liés aux aléas, à l’exposition, à la vulnérabilité et aux impacts, de créer des chaînes de traitement de données géospatiales à partir de jeux de données complexes sur le climat et les actifs, et de traduire les facteurs scientifiques en indicateurs utilisables pour les tests de résistance, l’analyse de scénarios et l’analyse des portefeuilles. Le poste consiste également à intégrer des modèles externes et publics de risques liés aux aléas aux données internes de Citi sur les risques et les portefeuilles. Au-delà de la modélisation, le poste comporte un important volet de gouvernance. Vous réaliserez des analyses de sensibilité, des comparaisons avec des références et des tests de modèles, écrirez du code analytique de qualité production et rédigerez la documentation technique nécessaire à la validation par la gestion du risque de modèle et aux examens réglementaires. Vous présenterez vos conclusions à des publics techniques comme non techniques. À plus long terme, l’objectif est d’intégrer une quantification fiable des risques physiques aux processus par lesquels Citi identifie, mesure et déclare les risques climatiques dans ses portefeuilles, ses secteurs d’activité et ses zones géographiques. Le cadre de gestion des risques climatiques de la banque pourra ainsi être défendu auprès des autorités de contrôle et se révéler utile à ses activités. ### Principales possibilités d’apprentissage offertes par ce poste Ce poste se situe à un croisement particulièrement rare : modélisation des catastrophes, sciences du climat et gestion des risques bancaires. La personne retenue pourra approfondir sa connaissance des méthodes de modélisation des catastrophes propres au secteur, des modèles météorologiques et de risques liés aux aléas proposés par des fournisseurs ou accessibles au public, ainsi que des exigences réglementaires qui encadrent la publication d’informations sur les risques climatiques dans une banque systémique mondiale. Sur le plan technique, le poste permet de développer une expérience pratique de l’analyse géospatiale, de l’inférence bayésienne, des statistiques spatiales et de l’apprentissage automatique appliqués à de très grands jeux de données environnementales et relatives aux actifs, souvent hétérogènes. Écrire du code de qualité production dans un environnement technologique contrôlé est une compétence bien distincte du prototypage en recherche, que ce poste permet d’acquérir. L’expérience en gouvernance est tout aussi précieuse. Préparer des méthodologies en vue de leur validation par la gestion du risque de modèle et de leur conformité aux exigences réglementaires renforce la crédibilité d’un modélisateur souhaitant évoluer vers la gestion du risque de modèle, les politiques de risque climatique ou des fonctions plus larges de direction des risques d’entreprise. ### Quel est le profil idéal pour ce poste (expérience, compétences) ? L’offre précise clairement qu’un diplôme de niveau avancé — master ou doctorat — dans une discipline quantitative liée aux aléas naturels est requis : hydrologie, météorologie, sciences du climat, sciences de l’environnement ou du vivant, statistiques, physique, ingénierie ou mathématiques. Elle exige également six à dix ans d’expérience pratique en modélisation quantitative, science des données, risque climatique, modélisation des catastrophes (CAT) ou analyse des risques environnementaux. Sur le plan technique, le profil idéal associe une expérience en modélisation statistique ou en apprentissage automatique à une excellente maîtrise de Python, SQL et Unix/Linux, ainsi qu’à une expérience avérée des données sur les aléas, l’exposition et la vulnérabilité. La connaissance des modèles de catastrophe de fournisseurs externes et des sources de données climatiques compte davantage ici qu’une expérience générale dans le secteur bancaire. Les compétences relationnelles sont tout aussi importantes. Le poste implique de travailler avec des fournisseurs, les équipes de première et de deuxième ligne ainsi que les responsables métier. Il faut donc savoir expliquer clairement la conception des modèles, leurs hypothèses et leurs limites, et accueillir avec professionnalisme les remises en question argumentées — des qualités aussi essentielles que la modélisation elle-même. ### Conseils pour vous démarquer et réussir votre candidature Comme les critères de qualification sont particulièrement précis — un diplôme de niveau avancé dans une discipline liée aux aléas naturels, ainsi que 6 à 10 ans ou plus d’expérience en modélisation des risques CAT, climatiques ou environnementaux — votre CV doit mettre en avant cette combinaison, plutôt que de présenter un parcours générique en science des données. Citez les aléas et les modèles sur lesquels vous avez travaillé, les jeux de données utilisés et précisez si vos travaux ont servi aux tests de résistance ou aux déclarations réglementaires. Citi accordant une grande importance à la gouvernance des modèles, une expérience concrète de la rédaction de documents destinés à des comités de validation ou à des autorités de réglementation constitue un véritable atout. Des exemples précis de conversion de résultats liés aux aléas physiques en indicateurs financiers ou de risque de crédit, ainsi que de déploiement de modèles dans des environnements de production contrôlés, répondent directement aux attentes du poste. En entretien, préparez-vous à présenter de bout en bout un modèle que vous avez développé : ses hypothèses, ses analyses de sensibilité, le choix des références et ses limites. Citi valorise explicitement la capacité à accueillir des remises en question argumentées et à communiquer clairement avec des interlocuteurs non techniques. Entraînez-vous donc à expliquer simplement vos travaux les plus techniques. ### Sur quels aspects du développement durable de l’entreprise ce poste devrait-il se concentrer ? Ici, l’enjeu du développement durable est la quantification des risques climatiques, et non la réduction des émissions. Le poste porte essentiellement sur les risques physiques liés au climat — aléas aigus comme les inondations et les tempêtes, évolutions chroniques comme la hausse des températures et du niveau de la mer — et de plus en plus sur les risques liés à la nature. Ces travaux alimentent les analyses de scénarios et les tests de résistance de Citi. Ils permettent à une banque d’importance systémique mondiale de comprendre comment les changements environnementaux se répercutent sur les finances : quels actifs, secteurs et territoires sont exposés, dans quelle mesure ils sont vulnérables et quelles conséquences cela entraîne pour le crédit et la stabilité des portefeuilles. Le rôle contribue ainsi directement au respect des obligations réglementaires en matière de risques climatiques. Plus largement, Citi s’est engagée à aligner ses activités sur la neutralité carbone et à atteindre des objectifs de finance durable. La contribution de ce poste est toutefois d’apporter le socle analytique : des données quantitatives fiables, encadrées par des règles de gouvernance, qui permettent à la banque de tarifer et de gérer les risques environnementaux, plutôt que de se contenter de les déclarer. ### Quels sont les principaux défis auxquels une personne occupant ce poste pourrait être confrontée ? Le principal défi concerne les données. Les jeux de données sur les aléas physiques, l’exposition et la vulnérabilité sont fragmentaires, utilisent des échelles disparates et sont souvent contrôlés par des fournisseurs. Avant même de commencer à modéliser, il faut donc consacrer beaucoup de temps à trouver, rapprocher et valider les données d’entrée. Leur mise en cohérence géospatiale entre portefeuilles et territoires ajoute encore à la complexité. Le deuxième défi est de faire le lien entre les disciplines. Les résultats scientifiques et ceux des modèles d’aléas se traduisent rarement directement en indicateurs financiers. Il faut faire preuve de discernement pour concilier horizons temporels, périodes de retour et hypothèses de scénarios avec les cadres de risque de crédit, tout en sachant que ces choix seront examinés par l’équipe de gestion du risque lié aux modèles. Enfin, il faut trouver le juste équilibre en matière de gouvernance : les modèles doivent être assez novateurs pour tenir compte des risques émergents liés au climat et à la nature, tout en restant suffisamment stables, documentés et défendables pour satisfaire aux validations et aux exigences des autorités de réglementation. Cet équilibre est probablement au cœur des pressions du quotidien. ### À quoi pourrait ressembler une journée type à ce poste ? Une journée type alternerait travail technique approfondi et coordination. Il faudrait prévoir des plages consacrées à l’écriture et au débogage de pipelines Python et SQL, au traitement de couches géospatiales sur les aléas ou à l’intégration de données de fournisseurs aux données internes sur les portefeuilles, ainsi qu’à des tests de sensibilité ou d’étalonnage des modèles en cours de développement. Une grande partie de l’emploi du temps serait toutefois consacrée aux échanges. Le poste implique de collaborer avec des fournisseurs externes pour l’approvisionnement en données et avec les équipes de première et de deuxième ligne pour concevoir des fonctionnalités d’évaluation des risques climatiques. Les réunions avec les équipes technologiques, de gestion du risque lié aux modèles et les responsables métier sont donc régulières. La documentation nécessaire à la gouvernance et à la validation demande également un investissement constant. Le rythme varie selon les périodes : les moments plus calmes sont propices au développement de modèles et à la recherche, tandis que les exercices de tests de résistance, les soumissions réglementaires ou les examens de validation font davantage pencher la balance vers les tests, la rédaction de rapports et la présentation des résultats à des publics techniques comme non techniques. ### Quelles sont les possibilités d’évolution et de développement professionnel dans ce poste ? La visibilité du poste est un atout majeur. Comme la modélisation des risques physiques liés au climat alimente les tests de résistance, les analyses de scénarios et les déclarations réglementaires d’une banque d’importance systémique mondiale, les travaux de qualité sont remarqués bien au-delà de l’équipe immédiate, notamment par les responsables des risques à l’échelle de l’entreprise, l’équipe de gestion du risque lié aux modèles et les autorités de réglementation. Parmi les évolutions possibles, citons une spécialisation plus poussée en analyse des risques climatiques, une transition vers des fonctions plus larges de gestion des risques à l’échelle de l’entreprise ou de direction du risque lié aux modèles, ou encore une mobilité vers la finance durable et la stratégie climatique. La combinaison d’une solide expertise quantitative et d’une expérience en gouvernance est transférable aux secteurs bancaire et assurantiel, ainsi qu’au conseil. Citi rattache également ce poste à une vaste organisation dédiée aux données, à l’analytique, au reporting et à la technologie. Il offre donc une ouverture sur l’ingénierie des données, le déploiement technologique et les projets transversaux, autant d’expériences susceptibles d’élargir considérablement les perspectives de carrière d’un spécialiste de la modélisation. ### Les principaux interlocuteurs avec lesquels vous pourriez travailler En interne, les échanges les plus étroits se feront avec l’équipe d’analyse des risques climatiques au sein de la fonction d’analyse des risques de crédit, climatiques et liés aux emprunteurs, ainsi qu’avec des collègues de l’organisation dédiée aux données, à l’analytique, au reporting et à la technologie. Les équipes technologiques sont des partenaires réguliers, car les modèles doivent être déployés dans des environnements de production contrôlés. Au-delà de l’équipe immédiate, le poste implique des échanges avec la première ligne de défense pour définir les besoins et trouver les données, ainsi qu’avec les fonctions de deuxième ligne, notamment l’équipe de gestion du risque lié aux modèles, pour la validation et la gouvernance. Les responsables métier et les analystes de portefeuille utilisent les résultats : leur présentation à des publics non techniques fait donc partie des responsabilités courantes. À l’externe, les fournisseurs de données climatiques et de modèles de catastrophe sont des interlocuteurs clés. Le poste consiste notamment à évaluer et intégrer leurs modèles, ainsi qu’à collaborer sur les données relatives aux aléas, à l’exposition et à la vulnérabilité. Les autorités de réglementation sont sollicitées moins fréquemment, mais les enjeux sont importants ; les échanges se font indirectement, par la documentation et les rapports. --- Source: https://csrjobs.club/fr/jobs/citi-physical-climate-risk-model-developer-vice-president-au9q