Date de publication : 09 septembre Localisation : Ile-de-France, Paris Type de contrat : CDI Salaire :
BNP Paribas est une banque leader de la zone euro et un acteur bancaire de premier plan dans le monde avec une forte présence internationale. Nous rejoindre c'est partager notre volonté d'aller de l'avant.
Au sein du pôle INTERNATIONAL FINANCIAL SERVICES (IFS) BNP Paribas Asset Management (BNPP AM) est la branche d'activités spécialisée en gestion d'actifs du groupe BNP Paribas.
Fournisseur de solutions d'investissement international nous combinons le meilleur de l'offre des grandes entreprises avec la réactivité la spécialisation et l'esprit d'entreprise des boutiques d'investissement. Forts d'un encours en gestion de plus de 550 milliards d'euros et d'environ 3 000 collaborateurs dans 40 pays nous offrons une gamme complète de services de gestion financière aux clients institutionnels et aux distributeurs à travers le monde. Rejoindre BNPP AM c'est intégrer le 7ème plus gros gestionnaire d'actifs européen et mettre votre réactivité votre sens des responsabilités et esprit d'entrepreneur au service de nos clients
BNP Paribas Asset Management recherche un(e) :
Data Scientist expérimenté(e)
Contexte et Enjeux :
Vous intégrez le Quant Research Group qui a été créé il y a maintenant 10 ans avec l'objectif de centraliser toutes les ressources quantitatives au sein d'une équipe et de développer une forte culture quantitative chez BNP Paribas Asset Management. Aujourd'hui les missions clés du Quant Research Group consistent à être un leader d'opinions dans l'industrie de la gestion d'actifs et a coordonner tous les efforts de recherche quantitative appliquée au niveau global pour BNP Paribas Asset Management. Il s'agit de construire et faire vivre des stratégies quantitatives et des modèles de génération de performance au sein de chaque classe d'actifs et entre classes d'actifs de contribuer à concevoir des stratégies d'investissement spécifiques et adaptées a certains clients et de contribuer a améliorer les process d'investissement des équipes de gestion. Ces services quantitatifs sont fournis non seulement aux équipes de gestion mais également aux équipes de vente et aux équipes marketing.
Missions :
En tant que Data Scientist expérimenté(e) vous :
- Apportez un soutien aux équipes et participez à la revue des processus d'investissement en partageant vos meilleures pratiques ;
- Participez au développement de nos stratégies d'investissement factorielles ?smart beta? en jouant un rôle clé dans la recherche et le développement des stratégies d'investissement factorielles de BNP Paribas Asset Management en actions et en fixed income ;
- Contribuez à la conception de solutions personnalisées et innovantes pour vos clients ;
- Participer à la rédaction d'articles dans les revues (spécialisées ou non) ;
- Testez différentes bases de données et appliquez les techniques les plus pertinentes pour chaque base de données.
Apports :
A ce poste vous intégrez une équipe ayant acquis une forte expérience au cours des années. Vous développez une expertise générale sur l'analyse quantitative dans la gestion d'actifs et une expertise sur l'application à la finance/gestion d'actifs des techniques du Big Data du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle.
Evolution :
Vous pourrez évoluer vers d'autres métiers de la gestion d'actifs ou vers d'autres métiers de la finance.
:
Diplômé(e) d'un BAC+5 avec une spécialité en Mathématiques appliquées et/ou statistiques. Vous justifiez de 10 ans d'expérience minimum dans le domaine de la finance de préférence dans la gestion d'actifs.
Connaissances techniques :
Vous avez de bonnes connaissances en Mathématiques financières et/ou Statistiques.
Vous avez une bonne maîtrise en programmation Machine Learning Intelligence artificielle Big Data et avez de bonnes connaissances en anglais.
Connaissances comportementales :
Vous êtes reconnu(e) pour vos capacités d'adaptation et à collaborer. Vous avez démontré lors de vos précédentes expériences votre capacité d'analyse et votre rigueur. Votre créativité sera également un atout pour réussir sur ce poste.
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ENGLISH VERSION BELLOW
BNP Paribas Asset Management is the investment management arm of BNP Paribas one of the world's major financial institutions. Managing and advising EUR 580 billion in assets as at 31 March 2017 BNP Paribas Asset Management offers a comprehensive range of active passive and quantitative investment solutions covering a broad spectrum of asset classes and regions. ?
The Quant Research Group was created 10 years ago with the objective of centralizing all quantitative resources in one team and developing a strong quantitative culture at BNP Paribas Asset Management . ?
The Quant Research Group is now well established in BNP Paribas Asset Management and remains at the core of its strategy. The executive committee of BNP Paribas Asset Management is now supporting the expansion of the Quant Research Group to increase further the impact of quantitative research in the activity of the company. The Quant Research Group transversal position and quantitative expertise acquired since its creation will be instrumental in this respect. ?
The Quant Research Group is looking to hire in Paris a data scientists/quantitative analysts to strengthen its research capabilities and in particular to meet BNP Paribas Asset Management's ambition to leverage big data as source of information for generating investment performance. ?
Your missions are: ?
- Providing support to your team and participating in the investment's review processes by sharing your best practices;?
- Participating in our "smart beta" development by playing a key role in the research and development of BNP Paribas Asset Management's factor investment strategies in equities and fixed income;?
- Contributing to the design of customized and innovative solutions for your clients;?
- Participating in the writing of articles in journals (specialized or not);?
- Testing different databases and applying the most relevant techniques for each database.?
Qualifications
- Advanced degree in quantitative disciplines;
- 10 years experiences working with large data sets
- Solid numerical programming abilities
- While we analyze the data-rich domain of finance