Vous rejoignez notre équipe Market and Counterparty Risk Modeling au sein du département Enterprise Risk Management, qui recherche un Analyste Quantitatif Risques, pour un stage de 6 mois à partir d'avril 2026.

En collaboration avec votre tuteur, vos missions principales seront :
* Se familier avec l'état d'art actuel sur la régression par processus gaussiens en finance quantitative.
* Participer à l'implémentation d'un prototype (PoC) des méthodes étudiées sur des portefeuilles de dérivées Equity et/ou Fixed Income de la banque avec les outils internes de la banque, et analyser les gains en termes de performance numérique.
* Participer à des travaux de recherche appliquée portant sur des méthodes d'apprentissage bayésienne, notamment la régression par processus gaussiens (Gaussian Process Regression) pour l'approximation de fonctions de prix (Pricers), d'expositions et de mesures de risque (VaR, ES, EEPE, PFE, XVA) en risque de marché et de contrepartie.

#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.

Étudiant de niveau Bac +5, vous préparez un diplôme universitaire ou d'école d'ingénieur, avec une spécialisation en mathématiques financières, probabilités ou finance quantitative.

Vous disposez de solides bases en probabilités, calcul stochastique et valorisation de produits dérivés, et vous êtes motivé(e) par les problématiques de modélisation du risque de marché et de contrepartie.
Vous avez également de bonnes connaissances en méthodes numériques appliqués à la finance : simulation Monte Carlo, régression et méthodes d'approximations.
Vous êtes capable de prototyper et d'implémenter vos idées en Python et en C++, et maîtrisez les bibliothèques scientifiques courantes (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn ou équivalentes), ainsi que les environnements de calcul quantitatif.

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.