Consultant(e) IT Quant Risk – Data Scientist / ML H/F – New York

Consultant(e) IT Quant Risk – Data Scientist / ML H/F – New York

Consultant(e) IT Quant Risk – Data Scientist / ML H/F – New York 1 1 Quanteam

IT & Systèmes d’information

Détails de L’OFFRE

La mission de l’équipe consiste à fournir à la Banque un système utilisé pour calculer les chiffres de risque de marché et de risque de contrepartie en utilisant des méthodes avancées, et pour répondre aux besoins des utilisateurs en matière d’analyse de risque, de rapports sur les risques et de processus de crédit.

Dans ce contexte, l’équipe est responsable de la chaîne d’intégration des données qui capture toutes les données provenant du front office, des systèmes de risque et de référentiel, transforme ces données et les capture dans le data warehouse. Ces données sont ensuite utilisées par les équipes de calcul/modélisation.

Vos MISSIONS

Le candidat devra assumer le rôle d’un Data Scientist / Développeur Python spécialisé en Machine Learning de la manière suivante :

  • Concevoir, construire et maintenir un code Python efficace, réutilisable et fiable.
  • Prototyper rapidement des solutions pour rapidement valider ou réfuter de nouveaux concepts.
  • Concevoir et mettre en œuvre des applications haute disponibilité et performantes en utilisant des concepts de machine learning.
  • Travailler en collaboration avec les risk analysts, les quants risk et les products owners pour traduire les exigences. fonctionnelles en code efficace et maintenable.
  • Garantir les meilleures performances, qualité et réactivité possibles des applications.
  • Identifier les bugs, et concevoir des solutions pour résoudre ces problèmes.
  • Intégration avec diverses solutions de stockage de données.

Votre PROFIL

  • Niveau Master (École de commerce, d’ingénieur ou Université).
  • Expérience liée aux données et/ou à la gestion des risques est préférée.

Vos COMPÉTENCES

  • Connaissance des risques (risque de marché, risque de crédit, tests de stress, modèles, etc.).
  • Exposition quantitative dans un environnement de risque.
  • Maîtrise de Python, avec une bonne connaissance de son écosystème.
  • Compréhension solide des concepts de machine learning et de data science.
  • Expérience avec des bases de données relationnelles aux normes de l’industrie.
  • Création de schémas de données représentant et prenant en charge les processus métier.
  • Solides compétences analytiques avec une approche créative et flexible de la résolution de problèmes.
  • Capacité à travailler efficacement en équipe.
  • Axé sur les résultats avec une grande attention aux détails.
  • Excellentes compétences interpersonnelles et organisationnelles.
  • Maitrise de l’anglais (écrit / oral) obligatoire.

Notre ENGAGEMENT DIVERSITÉ

Quanteam est handi-accueillante et s’engage en faveur de l’égalité professionnelle, de la mixité et de la diversité. Elle est ouverte à tous les talents et encourage, à ce titre, toute personne possédant les compétences mentionnées dans la présente offre, à soumettre sa candidature.
Quanteam propose un modèle d’entreprise axé sur la responsabilité, l’engagement, la gestion responsable et s’engage pour le développement durable et le respect de l’environnement.

À propos de Quanteam

Quanteam (entité du Groupe Rainbow Partners) est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Services financiers.

Nos 740 consultants, issus de 35 nationalités différentes, sont situés à Paris, Lyon, Londres, New-York, Montréal, Genève, Lisbonne, Porto, Bruxelles, et Casablanca.

Fort d’une double compétence métier et IT, Quanteam accompagne ses clients grands comptes (banques de financement et d’investissement, sociétés de gestion d’actif, banques privées et de détail, dépositaires de titres…) sur l’ensemble de la chaine Front-to-Back, dans l’évolution de leurs activités métiers et dans leurs projets de Transformation.

Nos équipes sont organisées autour de 5 pôles d’expertises :

  • Finance quantitative
  • Risques, Conformité et Réglementaire
  • Opérations et Finance
  • Transformation et Organisation
  • IT et Système d’information

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