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Ingénieur Quantitatif (Quant) Trading Risk Office H/F

PARIS, 75
il y a 1 jour

Contexte de la mission

Dans le cadre du renforcement de son équipe Trading Risk Office , notre client recherche un Ingénieur Quantitatif (Quant) afin d'accompagner les activités de marché et de contribuer à la maîtrise du risque modèle.

Positionné au plus près des équipes de Trading, le consultant interviendra sur l'analyse, l'évaluation et l'amélioration des modèles quantitatifs utilisés pour la valorisation des produits financiers. Il jouera un rôle clé dans la sécurisation des méthodologies de calcul, la gestion du risque modèle et la conformité aux exigences réglementaires.

Cette fonction constitue une interface stratégique entre les équipes Trading, Recherche Quantitative, Risk Management et Validation des Modèles.

Missions principales

  • Étudier les modèles de valorisation utilisés sur les différentes classes d'actifs.

  • Évaluer la pertinence des hypothèses de modélisation.

  • Identifier les limites et les zones de faiblesse des modèles existants.

  • Participer aux évolutions méthodologiques et aux améliorations des modèles de pricing.

  • Challenger les résultats produits par les modèles utilisés par les desks de trading.

Gestion du risque modèle

  • Définir et maintenir les méthodologies de calcul des Model Reserves .

  • Mesurer l'impact des incertitudes de modélisation sur les valorisations.

  • Quantifier les risques liés aux hypothèses de marché et aux paramètres utilisés.

  • Mettre en place des indicateurs permettant le suivi du risque modèle.

  • Participer aux exercices d'audit et de contrôle interne.

Études quantitatives et statistiques

  • Réaliser des analyses statistiques avancées sur les données de marché.

  • Effectuer des backtesting et des stress tests.

  • Mesurer la robustesse des modèles à travers différents scénarios de marché.

  • Produire des études permettant d'évaluer la performance et la stabilité des modèles.

  • Contribuer aux analyses d'impact réglementaire.

Développement Python et automatisation

  • Concevoir des outils d'analyse quantitative en Python.

  • Automatiser les calculs de réserves et les contrôles de cohérence.

  • Développer des scripts de production de reporting.

  • Améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes grâce à l'automatisation.

  • Industrialiser les analyses quantitatives récurrentes.

Environnement technique :

  • Python

  • NumPy

  • Pandas

  • SciPy

  • Matplotlib

  • Jupyter Notebook

  • Git

Validation et revue des modèles

  • Participer aux comités et revues de modèles.

  • Échanger avec les équipes de Recherche Quantitative sur les hypothèses et méthodologies.

  • Préparer la documentation nécessaire à la validation interne.

  • Répondre aux recommandations des équipes de validation indépendante.

  • Accompagner les projets liés à l'introduction de nouveaux modèles.

Documentation et conformité réglementaire

  • Rédiger la documentation fonctionnelle et méthodologique.

  • Formaliser les hypothèses, limites et risques associés aux modèles.

  • Assurer la traçabilité des évolutions de modèles.

  • Veiller à la conformité avec les standards réglementaires du secteur bancaire.

  • Contribuer au respect des exigences telles :

    • SR11-7

    • ECB Model Risk Guidelines

    • Cadres prudentiels liés au risque modèle

Environnement métier

Le consultant interagira quotidiennement avec :

  • Compréhension des besoins métiers.

  • Analyse des problématiques de valorisation.

Recherche Quantitative

  • Échanges techniques sur les modèles de pricing.

  • Suivi des évolutions méthodologiques.

Risk Management

  • Suivi et mesure des risques liés aux modèles.

Validation des Modèles

  • Revue indépendante.

  • Contrôle et gouvernance des modèles.

Compétences techniques requises

Finance quantitative

  • Produits dérivés.

  • Pricing.

  • Gestion des risques de marché.

  • Volatilité.

  • Modélisation stochastique.

  • Sensibilités et grecques.

Mathématiques appliquées

  • Probabilités.

  • Statistiques.

  • Calcul stochastique.

  • Méthodes numériques.

  • Analyse de données.

Informatique

  • Python avancé.

  • Traitement de données financières.

  • Automatisation.

  • Gestion de versions Git.

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