05. Assistant Quant Analyst (h/f) - stage de fin d'études

Ils sont des passionnés de technologie, ils construisent des systèmes et des stratégies de trading innovants depuis 1995, qui traitent sur toutes les classes d’actifs et sur l’ensemble des places financières mondiales.

Le groupe (Paris, Dublin, Singapour) est coté sur Euronext Paris et cumule depuis sa création 100% de résultats positifs consécutifs dans des contextes de marchés changeants.

Nous sommes des passionnés de technologie, nous développons des stratégies de trading quantitatives et systématiques qui traitent sur de nombreuses classes d'actifs et sur l'ensemble des places financières mondiales. La technologie, la recherche et la data sont les piliers de notre métier. Nous nous distinguons par notre culture basée sur la collaboration qui nous permet de délivrer des performances solides année après année.

Le stage

En collaboration directe avec une Business Unit (3 à 5 personnes), responsable de la recherche et du trading sur une stratégie dédiée, nous vous proposons de travailler sur l'optimisation d'exécution d'ordres électroniques complexes sur des marchés fragmentés et compétitifs.

Cette mission consistera à implémenter et valider des modèles mathématiques appliqués à la classe d'actif Actions ainsi qu'à utiliser des méthodes d'apprentissage supervisé et non-supervisé. Une appétence pour ces notions importantes et à terme maîtrise de celles-ci, seront des éléments déterminants pour mener cette étude avec succès.

L'aboutissement des recherches, qui s'appuieront tant sur la modélisation théorique que sur l'étude expérimentale de l'activité en temps réel, se traduira idéalement par la mise en œuvre d'algorithmes de trading dont l'efficacité sera ensuite à démontrer en production.

Votre profil

Vous disposez d'une formation supérieure scientifique avec une spécialisation en informatique ou en mathématiques appliquées. Vous êtes familier de l'étude des grands jeux de données complexes, à l'aise avec leur manipulation constante et l'analyse de leur qualité.

Vous maitrisez la théorie sous-jacente et l'application de plusieurs algorithmes de machine learning ainsi que leurs avantages et inconvénients dans des situations diverses.

Les marchés financiers, leur microstructure et les évolutions technologiques rapides à l'origine de leurs mutations récentes vous intéressent. Des connaissances spécifiques sur les equities seraient un plus.

Vous possédez également de solides connaissances en développement objet et êtes capable de concevoir vos propres outils de recherche (.NET, C#, Python).