Stagiaire Quantitatif ML – Marchés Obligataires

Banque de France; Paris; Sur place; EUR 13 000 - 18 000; Temps partiel

Résumé du poste

La Banque de France propose un stage de 6 mois à Paris au sein du front office SEGA, dédié à la gestion de portefeuilles obligataires propre et pour investisseurs institutionnels. Le stagiaire collaborera avec les gérants et l’équipe data science et contribuera à des travaux de recherche quantitative et à la mise en production d’un dashboard.

Le rôle porte sur le développement de modèles de machine learning appliqués aux marchés obligataires, la curiosité pour les signaux du pricing et la

Qualifications

• 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

• préparation et analyse de données de marché et de flux d’actualité ;
• construction de variables, indicateurs narratifs et cibles de prédiction ;
• développement et comparaison de 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 à destination des gérants ;
• backtesting, validation hors échantillon et analyse de robustesse ;
• restitution des résultats auprès des équipes de gestion.

Connaissances

Python

Machine learning

Séries temporelles

Marchés financiers

Formation

Master 2 en finance de marché, mathématiques financières, data science, statistiques ou informatique, ou élève ingénieur en troisième année ou en césure

Description du poste

La Banque de France propose un stage de 6 mois à Paris au sein du front office SEGA, dédié à la gestion de portefeuilles obligataires propre et pour investisseurs institutionnels. Le stagiaire collaborera avec les gérants et l’équipe data science et contribuera à des travaux de recherche quantitative et à la mise en production d’un dashboard.

Le rôle porte sur le développement de modèles de machine learning appliqués aux marchés obligataires, la curiosité pour les signaux du pricing et la