Stage - Data Analyst - Valuation Risk Equity Correlation F/H

Natixis; Paris; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Full time

Benefits offered by this job

Indemnité de stage attractive

Remboursement titre de transport 60%

1 jour d'absence payé par mois

Restaurant d'entreprise

Comité d'entreprise

Job summary

Natixis recherche un Data Analyste stagiaire pour six mois au sein de l'équipe Valuation Risk Equity à Paris à partir de janvier 2027. Le stage porte sur la modélisation, le backtesting et le développement d'outils de monitoring et de reporting pour des matrices de corrélation et des indicateurs de performance.

Vous travaillerez en tutelle et contribuerez au refactoring du code Python, à l'amélioration des pratiques de qualité et à la documentation technique, avec des données réelles et un

Qualifications

• Stage de 6 mois en Finance Quantitative.
• Bonnes connaissances en algèbre linéaire et statistiques.
• Maîtrise de Python et des bibliothèques scientifiques.
• Anglais courant exigé.

Responsibilities

• Contribuer à la modélisation et au développement de modèles SDP.
• Backtester les modèles sur données historiques et produire KPIs.
• Concevoir des outils de monitoring et de reporting des matrices.
• Participer au refactoring et aux tests unitaires du code Python.

Skills

Anglais courant

Education

BAC+5 en Finance Quantitative

Tools

Python

NumPy

SciPy

Pandas

Scikit-learn

Git

Job description

Vous rejoignez notre équipe de Valuation Risk Equity, qui recherche un Data Analyste pour un stage de 6 mois à partir de Janvier 2027.

Les mandats de notre équipe comprennent la contre-valorisation des instruments financiers, le backtesting, l'observabilité, le calcul d'IPV et le calcul de Fair Value Adjustment. Le traitement des données est un élément crucial pour la réussite de nos missions.

En collaboration avec votre tuteur, vos missions principales seront :

Modélisation & Recherche Quantitative :

• Contribuer à la conception, au développement et à l'entraînement de modèles (méthodes d'optimisation, projection alternée, ou approches Machine Learning) garantissant le caractère semi-défini positif (SDP) des matrices de corrélation implicites.
• Backtester les modèles développés sur des données historiques de production.

Conception d'outils de Monitoring & Reporting (KPIs) :

• Concevoir et mettre en œuvre des indicateurs clés de performance (KPIs) et des dispositifs de monitoring de la qualité des matrices pour différents types de corrélation (EQEQ, EQIR, EQFX, etc.).
• Développer des outils de reporting visuels pour alerter les analystes en cas d'anomalies de corrélation (matrices non-SDP ou instables).

Optimisation du Code & Refactoring :

• Participer activement au refactoring, à l'optimisation et à l'évolution de la bibliothèque de scripts Python existante, utilisée quotidiennement par les analystes de l'équipe.
• Promouvoir les bonnes pratiques de développement (tests unitaires, clean code, versioning).

Documentation & Valorisation :

• Rédiger une documentation technique et fonctionnelle rigoureuse des modèles conçus et des travaux réalisés (méthodologie, hypothèses, résultats des tests).

#FinanceTransformative
Vous évoluez dans un environnement international et inclusif, favorisant le collaboratif avec des missions concrètes et un impact réel. Nous vous accompagnerons tout au long de votre expérience chez nous pour que vous puissiez apprendre et développer vos compétences en travaillant aux côtés de professionnels expérimentés.
Vous avez également la possibilité de vous engager en faveur de la société et de causes qui vous tiennent à cœur via notre fondation d'entreprise.

En plus d'une indemnité de stage attractive calculée en fonction de votre formation et de votre niveau d'études, vous bénéficiez du remboursement de votre titre de transport à hauteur de 60 %, d'un jour d'absence autorisé payé pour chaque mois travaillé et de l'accès au restaurant de l'entreprise.
Vous pourrez également avoir accès au comité d'entreprise.

Etudiant de niveau BAC+5, vous préparez un diplôme (universitaire, d'école de commerce ou d'école d'ingénieur) avec une spécialisation en Finance Quantitative, Mathématiques Appliquées, Big Data ou Data Science. Vous possédez de solides connaissances en algèbre linéaire, en statistiques et en mathématiques financières. Vous maîtrisez Python et ses principales bibliothèques scientifiques : NumPy, SciPy, Pandas et Scikit-learn. Vous êtes sensibilisé aux bonnes pratiques de qualité du code, notamment à l'utilisation de Git et au refactoring. And last but not least, you are perfectly fluent in English. Vous serez contacté par l'un de nos recruteurs avant de rencontrer nos experts métier. Un moment d'échange idéal pour mettre en avant votre personnalité ainsi que votre projet.