Quant Portfolio Strategy H/F

L’équipe Quant Portfolio Strategy (QPS) est l’équipe de recherche d’Amundi en charge du développement de stratégies quantitatives et de solutions quantitatives appliquées à la gestion d’actifs.

QPS est organisée en trois pôles : Equity, Fixed Income et Multi-Assets.

Le poste à pourvoir est rattaché au pôle Equity.

Responsabilités

• D’explorer les bases de données alternatives
• De construire des signaux d’investissements basés sur des modèles quantitatifs
• De construire et de backtester des stratégies quantitatives
• D’élaborer des présentations en beamer
• De rédiger des rapports et/ou des articles de recherche en anglais et en LaTeX
• De collaborer avec les gérants de portefeuille
• De faire des présentations auprès de nos clients (y compris les sessions de training) et d’élaborer des solutions dédiées aux requêtes de nos clients

Qualifications

Niveau d'études minimum : Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation : Finance Quantitative, Mathématiques Appliquées, Statistiques, Intelligence Artificielle

Expérience

• Conception et développement de stratégies quantitatives sur les marchés actions (value, momentum, reversal, long/short, arbitrage, low volatility, etc.)
• Exploitation de données alternatives  : collecte, nettoyage, normalisation et valorisation de sources telles que les news, les communications de banques centrales, les rapports d’activité, etc.
• Maîtrise du NLP appliqué à la finance  : embeddings, classification, clustering, analyse de sentiment, transformers (BERT), fine‑tuning de LLM et agents.
• Développement de pipelines Big Data pour le traitement et l’analyse de données financières à grande échelle.
• Déploiement de modèles de machine learning pour la prévision, la génération de signaux et l’amélioration des processus de recherche.
• Application de l’intelligence artificielle à la gestion quantitative , notamment pour la conception de stratégies et d’outils de recherche exploitant l’IA pour la génération, l’enrichissement et l’interprétation de signaux.

Compétences recherchées

Finance et marchés

• Connaissances en analyse fondamentale (lecture et interprétation d’états financiers, notamment bilans et comptes de résultat).
• Bonne connaissance des marchés financiers : actions, obligations, crédit, FX, options.
• Expérience / maîtrise de Barra One pour l’optimisation de portefeuille.
• Bonne connaissance de FactSet, incluant les différents langages de requête, ainsi que l’utilisation de PA et d’AlphaTest. Une maîtrise de Bloomberg et de Reuters serait un plus.

Data, quant et programmation

• Solides connaissances en informatique, data science, apprentissage statistique et mathématiques financières.
• Solides compétences en programmation Python et dans son écosystème : pandas, scikit‑learn, Hugging Face, spaCy, sentence‑transformers, PyTorch/TensorFlow, CUDA.
• Connaissance des outils de data engineering : Trino, Dagster, Apache Airflow, Spark.
• Familiarité avec les environnements cloud : AWS (S3), Azure, Google Cloud.
• Connaissance des outils de dashboarding et de data visualisation : Superset, Power BI, R Markdown.
• Compétences en MLOps : MLflow, Docker, Kubernetes.
• Bonne maîtrise de Git des pratiques de gestion de version.

Qualités personnelles

• Esprit d’équipe.
• Curiosité intellectuelle.
• Capacité de vulgarisation.
• Aisance dans la collaboration transverse.

Outils informatiques

Français et Anglais