Analyste Quantitatif ISR (H/F)

Avec plus de 60 milliards d’euros d’actifs sous gestion, La Banque Postale Asset Management est le gestionnaire de conviction multi-spécialiste au service d’une finance plus durable et transparente. La Banque Postale Asset Management est détenue à hauteur de 75 % par La Banque Postale et 25 % par Aegon Asset Management. Depuis 2018, La Banque Postale AM a placé la finance durable au cœur de sa stratégie d’investissement, en faisant notamment le choix d’être le premier gérant de la place française à être 100% labélisé ISR.

Dans le contexte d’une expansion continue de ses engagements en matière de finance durable, de l’expansion de la réglementation européenne et française, et l’expansion du nombre de données extra-financières, le poste vise principalement à accompagner l’Analyste Quantitatif dans la création et le déploiement d’outils d’aide à la décision et d’analyse ainsi que dans le support aux différentes équipes internes. Vous serez sera rattaché à l’équipe Solutions ISR et serez amené à intervenir de manière transversale avec les équipes de gestion, d’appel d’offres, d’ingénieries produits, de ventes et marketing puis avec des acteurs externes et notamment les fournisseurs de données extra-financières.
Enfin vous pourrez prendre part aux différentes réflexions concernant la revue et les évolutions des modèles quantitatifs ESG pilotés par l’équipe Solutions ISR dont le modèle GREaT.

Missions :

• Appui à l’évolution des process par le développements (Python) d’outils d’aide à la décision d’analyse:
  o Portefeuille interne ou externe
  o Qualité données extra-financières (couverture/qualité)

• Analyse de la performance ISR de portefeuilles : calculs de scores ou indicateurs ESG (Emissions GES, PAI, alignement taxonomique, …) en support aux différentes équipes internes (Gestion, Appel d’offres, …)

• Accompagnement dans la revue et l’évolution des modèles quantitatifs notamment du modèle propriétaire de LBP AM : GREaT

Formation/Diplômes

• Formation supérieure (Bac + 5), Mathématiques financières, Ecole d’ingénieurs, ou autre diplôme universitaire

Compétences :

• Statistiques et modélisation (bon niveau)
• Python (bon niveau), SQL (bon niveau), R (débutant)
• Appétence forte pour les données
• Connaissances financières
• Connaissances en finance durable
• Anglais courant (lu, écrit, parlé)
• Rigueur, autonomie et prise d’initiative