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Urgent! Stage Quantitative Researcher / Data Science - Asset Management (Début Janvier 2026) (2025-02250) Job Opening In Paris – Now Hiring ODDO BHF

Stage Quantitative Researcher / Data Science Asset Management (Début Janvier 2026) (2025 02250)



Job description

Descriptif du poste


Au sein du département Quantitative Research & Data Science de Oddo BHF Asset Management, vous travaillerez sur différents projets soutenant l'innovation des processus d'investissement grâce à des outils d'aide à la décision et à la construction de nouveaux signaux à destination des gérants de fonds.

Vous aurez l'occasion d'interagir avec les équipes d'investissement (principalement Actions) de ODDO BHF Asset Management, ainsi qu'avec l'équipe Data Excellence du Groupe, vous permettant ainsi d'avoir une large exposition sur les enjeux stratégiques de l'entreprise en matière de Data Science.

Dans ce contexte, les principaux projets de l'équipe sont les suivants :

1) Stock Picking :

Application Python de création de signaux d'investissement à partir d'algorithmes de Machine Learning.

Cette application a été développée pour un univers d'investissement et est maintenant à étendre à l'univers des différentes équipes de gestion.

Vous serez amené à travailler sur les sujets suivants :

  • Prendre en main l'application et les algorithmes implémentés

  • Être force de proposition sur l'implémentation des algorithmes et les améliorations possibles (cross-validation, tuning, sélection de données, sélection de modèles...)

  • Effectuer une analyse critique sur les données d'entrainement et participer à la création de nouvelles séries de données à ajouter à l'entrainement (feature engineering)

  • Être force de proposition sur l'optimisation de la performance (connaître cuda serait un plus) et du stockage

  • Effectuer une veille technologique tout au long du stage afin de partager avec l'équipe les nouveautés en matière de librairies/fonctionnalités ou méthodes appliquées dans les derniers papiers de recherche ou concours Kaggle, etc..

  • 2) Topic Modeling :

    A partir de différentes sources de données textuelles (Earnings Calls, news, podcast, ...) développer en Python un algorithme de NLP (topic modeling) permettant de mettre en évidence les tendances, leurs évolutions sémantiques ainsi que l'exposition des entreprises à ces thèmes.

    Une première version reposant sur BertTopic et des LLM est déjà développée, les prochaines étapes sont les suivantes :

  • Elargir le corpus de document en entrée du modèle avec de nouvelles sources de données textuelles ou audio

  • Implémenter de nouvelles méthodes statistiques ou de ML/DL pour améliorer la pertinence des résultats

  • Améliorer l'implémentation du modèle pour assurer une exécution en production ainsi qu'un flux de données optimal

  • 3) Custom Consensus :

    Développement d'un modèle de calcul de consensus de marché.

    Actuellement les consensus de marché commercialisés consistent en des agrégations simples (moyenne, médiane, ...) des estimations de brokers pouvant mener à de fortes surprises lors des annonces de résultats.

    L'objectif de ce projet est de développer un modèle de Machine Learning permettant de minimiser ces surprises en prenant en compte plus de sources de données et en identifiant des patterns plus complexes.

    Vous serez amené à travailler sur d'autres projets en fonction des besoins de l'équipe et de vos compétences.


    Profil et compétences recherchées
  • Etudiant(e) en Grande école d'ingénieur avec une spécialisation en Data Science et/ou Mathématiques Financières (ou équivalent universitaire)

  • Excellentes compétences en programmation sur Python, notamment des librairies de Data Science (Pandas, Numpy, Scikit Learn, Scipy, Pytorch) et des algorithmes de Machine Learning

  • La connaissance des méthodes de GenAI et une première expérience sur ces outils sont des atouts importants

  • Fort intérêt pour la finance de marché, la finance quantitative et l'Asset Management (de bonnes connaissances seraient un plus)

  • Informé(e) sur l'actualité économique et financière

  • Personne curieuse, travailleuse, rigoureuse, persévérante et autonome

  • Anglais et français courants


  • Required Skill Profession

    Mathematical Science Occupations



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