Stage Analyste Quantitatif – ML & Market Signals (Paris)

Banque de France; Paris; Hybride; EUR 12 000 - 17 000; Temps partiel

Résumé du poste

Banque de France à Paris propose un stage de six mois au sein du front office SEGA, dédié à la gestion de portefeuilles obligataires pour compte propre et pour des investisseurs institutionnels.

Le stagiaire participera à des travaux de recherche quantitative appliqués à des problématiques de trading, développera des indicateurs et un dashboard, et collaborera avec les équipes de gestion pour tester et améliorer des modèles ML.

Qualifications

• Master 2 en finance de marché, mathématiques financières, data science, statistiques ou informatique, ou élève ingénieur en troisième année ou en césure.
• Bonne maîtrise de Python.
• Connaissances en statistiques, machine learning et séries temporelles.
• Intérêt pour les marchés financiers et les produits de taux.
• Une première expérience en deep learning, traitement automatique du langage ou données de marché serait appréciée.

Responsabilités

• Préparer et analyser les données de marché et les flux d’actualité.
• Construire des variables, indicateurs narratifs et cibles de prédiction.
• Développer et comparer des modèles statistiques, de langage et de deep learning.
• Construction d’indicateurs de dislocation entre news et pricing de marché.
• Développement et mise en production d’outils de visualisation et de suivi pour les gérants.
• Backtesting, validation hors échantillon et analyse de robustesse.
• Restitution des résultats auprès des équipes de gestion.

Connaissances

Python

Statistiques

Machine learning

Séries temporelles

Deep learning

Traitement du langage

Données de marché

Formation

Master 2 en finance de marché

Data science / statistiques / informatique

Description du poste

Banque de France à Paris propose un stage de six mois au sein du front office SEGA, dédié à la gestion de portefeuilles obligataires pour compte propre et pour des investisseurs institutionnels.

Le stagiaire participera à des travaux de recherche quantitative appliqués à des problématiques de trading, développera des indicateurs et un dashboard, et collaborera avec les équipes de gestion pour tester et améliorer des modèles ML.