Job description
Service d'accueil : L’équipe « Méthodes & Solutions » conçoit et construit des solutions d’investissement sur des aspects financiers et extra-financiers, en combinant des méthodes quantitatives et qualitatives. Elle intervient de la recherche méthodologique à la mise en œuvre opérationnelle, avec des compétences en ingénierie financière, analyses quantitatives, construction de portefeuilles, data science et data management.
Vos missions principales seront les suivantes :
- Participer à la mise en place d’un modèle de machine learning d’analyse thématique d’un large corpus documentaire en anglais, en s’appuyant sur des approches de NLP.
- Suivre la mesure d’attention de thèmes identifiés et détecter et structurer des thèmes émergents.
- Contribuer au développement d’une analyse de sentiment adaptée au contexte financier et construire des signaux combinant attention et sentiment.
- Proposer des outils de visualisation et de restitution des résultats.
- Poursuivre et consolider un pipeline de traitement en Python pour intégrer de nouvelles données textuelles et fiabiliser les traitements.
- Documenter les travaux, les choix méthodologiques et les résultats.
- Effectuer une veille de la littérature scientifique et un benchmark des approches pertinentes en NLP et text mining.
- Contribuer à terme à la formulation d’un signal « alpha » intégré aux processus de gestion et d’optimisation de portefeuille.
Le stage s’inscrit dans une logique de recherche appliquée. Le ou la stagiaire devra challenger les approches existantes, proposer des améliorations et faire progresser le projet sur le fond comme dans sa mise en œuvre.
Apport du stage
Le ou la stagiaire contribuera au développement d’un projet de machine learning d’analyse documentaire appliqué à la gestion d’actifs, notamment à la gestion thématique, afin de faire émerger des signaux quantitatifs exploitables pour l’analyse sectorielle et l’aide à la décision d’investissement.
L’entreprise versera une gratification si la durée du stage est supérieure à deux mois consécutifs.
Profil recherché
- Étudiant(e) en Bac+5 avec une composante en data science, informatique, mathématiques appliquées ou équivalent.
- Expérience : 0 à 2 ans.
- Goût pour la manipulation de données, l’expérimentation, la comparaison de méthodes et la transformation de résultats techniques en outils utiles.
- Appétence pour le NLP, le machine learning, la visualisation et la recherche méthodologique.
- Rigueur, curiosité et intérêt pour les problématiques mêlant données et modélisation.
- Un niveau satisfaisant en Python et des bases en data science.
- Anglais : niveau intermédiaire B1 minimum.
- La connaissance de la finance est un plus, mais n’est pas requise.