Descriptif du poste
Au sein du département Quantitative Research & Data Science de Oddo BHF Asset Management, vous travaillerez en collaboration avec le «Head of Quant Portfolio Manager & Researcher» sur différents projets soutenant l'innovation des processus d'investissement grâce à des outils d'aide à la décision et à la construction de nouveaux signaux.
Vous aurez l'occasion d'interagir avec les équipes d'investissement (principalement Actions) de ODDO BHF Asset Management, ainsi que l'équipe Data Excellence du groupe ODDO BHF, vous permettant ainsi d'avoir une large exposition sur les enjeux stratégiques du groupe en matière de Data Science.
Missions
Dans ce contexte, vos principales missions seront les suivantes :
1. Création de «Portfolio Management dashboards»
Participer à la création de «Portfolio Management Dashboards» permettant aux gérants de visualiser des indicateurs macro-économiques, sectoriels, et financiers afin de prendre des décisions de gestion éclairées.
Inclure l'analyse de mots clefs et sentiment des flux d'informations (journaux, blogs) pour détecter des tendances de marché.
Proposer et mettre en place des interfaces de visualisation intuitive, facile d'utilisation et efficace.
2. Construction de nouveaux signaux et de méthodologie de construction de portefeuille
Création de nouveaux signaux propriétaires à partir de l'agrégation de sources alternatives éparses (Supply Chain, cartes de crédits, tourisme, ...).
Recherche d'alpha basée sur des méthodes de Machine Learning, notamment pour améliorer le processus de stock picking.
Utilisation des méthodes de GenAI en combinaison avec le NLP afin d'améliorer l'analyse des données textuelles, notamment pour la création d'univers thématiques.
Mise en oeuvre de méthodes de Machine Learning et finance quantitative pour l'optimisation de portefeuilles.
Veille technologique sur les nouvelles méthodes et données permettant potentiellement d'améliorer les processus d'investissements.
3. Développement d'outils d'aide à la décision
Développements d'outils de GenAI pour une meilleure mise à disposition et utilisation des données textuelles (résumé de note de brokers, réponses à des questions spécifiques à partir des earnings calls grâce au RAG, ...).
Maintenance et amélioration de ces outils avec pour objectif l'adoption et la facilité d'utilisation par les gérants.
Vous serez amené à travailler sur d'autres projets en fonction des besoins des équipes de gestion et de vos compétences.
Profil et compétences recherchées
1. Etudiant(e) en Grande école d'ingénieur avec une spécialisation en Data Science et/ou Mathématiques Financières (ou équivalent universitaire).
2. Excellentes compétences en programmation sur Python, notamment des librairies de Data Science (Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit Learn, Scipy, Searborn) et des algorithmes de Machine Learning.
3. La connaissance des méthodes de GenAI et une première expérience sur ces outils sont des atouts importants.
4. Bonnes connaissances et fort intérêt pour la finance de marché et l'Asset Management.
5. Informé(e) sur l'actualité économique et financière.
6. Une première expérience en finance quantitative serait un plus.
7. Personne curieuse, travailleuse, rigoureuse, persévérante et autonome.
8. Maîtrise du Pack Office, notion en VBA serait un plus.
9. Anglais et français courants.
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