Stage OCIO Solutions - Advisory (Gestion Diversifiée) H/F

Crédit Agricole

Paris

On-site

EUR 13,000 - 17,000

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26 hours ago
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Job summary

Amundi Asset Management, Paris, recrute un stagiaire au sein du pôle OCIO Advisory pour travailler sur l’allocation d’actifs et la modélisation quantitative. Le stage implique le développement d’outils et la restitution des résultats sous forme de présentations en anglais ou en français.

Le/la stagiaire collaborera avec l’équipe sur des sujets ESG, ALM et nouvelles classes d’actifs, avec des possibilités de rédaction d’un rapport de stage et d’exercice pratique pour l’équipe.

Qualifications

  • Stage axé sur l’allocation d’actifs et l’ALM.
  • Rédaction de notes et présentations en anglais ou en français.
  • Constitution d’outils quantitatifs et analyses portefeuilles.

Responsibilities

  • Assister l’équipe dans son travail quotidien sur l’allocation d’actifs.
  • Développer des outils quantitatifs et présenter les conclusions.
  • Préparer des réunions et aider à la rédaction d’appels d’offres.

Skills

Allocation d'actifs
Modélisation financière
Analyse quantitative
Programmation

Education

Finance de marché

Tools

Excel
VBA
PowerPoint
Python
Bloomberg
Matlab

Job description

Amundi Asset Management

Service d’accueil:

Au sein de son pôle de gestion Solutions, Amundi développe une compétence transverse à destination des investisseurs institutionnels, en utilisant l’ensemble de l’expertise de gestion et d’ingénierie financière du pôle. Au sein de ce groupe, l’équipe OCIO Advisory propose des prestations de conseil et de solutions d’investissements. Elles sont toujours adaptées aux besoins spécifiques de fonds de pension publics et privés, de fonds souverains, de banques centrales, de fondations et de sociétés d’assurance, et intègrent une forte composante d’innovation.

Vos missions:

Le/la stagiaire devra assister l’équipe dans son travail quotidien, avec un fort accent sur les sujets d’allocation d’actifs (sous contrainte de passif ou non): développement d’outils quantitatifs d’allocation et d’optimisation de portefeuille, restitution des conclusions sous forme de présentations PowerPoint ou de notes rédigées (en anglais ou en français), participationà la rédaction d’appels d’offre, et préparation des réunions avec les clients. Un focus particulier sera fait sur la clientèle Publique et Parapublique (SWF, Banques Centrale, Organisation Internationales) et les caisses de retraite a prestation définies.

Le/la stagiaire sera donc amené à travailler sur les aspects quantitatifs (modélisation, programmation, analyse) et qualitatifs (restitution) de l’ensemble des sujets couverts par l’équipe: modélisation ALM, stratégie d’allocation d’actifs, inclusion de considérations ESG quantitatives, stratégies de gestion active, inclusion de nouvelles classes d’actifs (actifs réels et alternatifs, smart beta…) dans les allocations, développement d’outil d’aide à la décision etc.
Par ailleurs, l’équipe et le/la stagiaire pourront définir ensemble une mission permettant au stagiaire de rédiger un rapport de stage sur un thème en ligne avec son sujet d’étude et avec des applications pratiques pour l’équipe.

Apport du stage :

A l’issue de ce stage, le/la stagiaire aura amélioré sa connaissance des sujets d’allocation d’actifs des points de vue théorique et pratique, et aura développé sa connaissance de la gestion institutionnelle et des objectifs et contraintes d’investissement des fonds de pension, fonds souverains, banques centrales, fondations et compagnies d’assurance.

Formation : Ecoles de commerce / Ingénieur / Université Spécialisation : Finance de marché, finance quantitative, économétrie Connaissances en modélisation financière, en théorie de portefeuille et en programmation, intérêt pour les marchés financiers, rigueur, organisation, autonomie et curiosité intellectuelle, excellentes capacités de communication écrite et orale (en anglais notamment). Excel, VBA, PowerPoint et Python indispensables, Bloomberg, Matlab utiles Anglais (très bon niveau requis), Français (facultatif)

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