Data Scientist H/F

Description de l'offre

Data Scientist H/F
Votre future entreprise en quelques mots
Groupama Asset Management, filiale de Groupama, est l'un des principaux acteurs français de la gestion d'actifs pour le compte d'une clientèle composée d' entités du groupe, d'investisseurs institutionnels, d'entreprises et de distributeurs.

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Vos futures missions

Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir les missions de l'équipe d'analyse quantitative du pôle Recherche, incluant notamment
de participer à la robustesse statistique des datasets ESG, participer à la recherche de signaux de création d’alpha et contribuer à la création d'un système de production d'information automatisé.

Les principales missions du poste sont les suivantes :

1. Prendre en charge la qualité des données corporate finance & ESG des entreprises
Collecter, nettoyer et fiabiliser les données d’entreprises, à partir de base de données existantes : états financiers, ratios, guidance, événements corporate (résultats, M&A, refinancement, buybacks…), ratings/credit
Collecter, nettoyer et fiabiliser les données ESG à partir de bases de données existantes
Normaliser et “industrialiser” : mapping émetteurs, calendriers d’événements, gestion des restatements, outliers, devises, secteurs.
Mettre enplace la data quality (tests, monitoring, data contracts)

2. Assurer la maintenance et l’évolution de l’outil de notation ESG en l’adaptant aux évolutions réglementaires et aux attentes des clients

3. Faire du Machine Learning pour la gestion actions et crédit: recherche d’alpha
Concevoir des features et signaux d’investissement (value/quality/leverage, révisions, facteurs fondamentaux, event-driven, ESG, etc.).
Développer des modèles ML/IA : scoring relatif, prédiction des comptes de résultats, classification d’événements, détection d’anomalies, modèles probabilistes
Valider statistiquement (dépendance / indépendance) et suivre dynamiquement les liaisons signaux entre cours identifiés
Utilisation régulière de l’IA Générative (recherche, aide au code, API), avec des notions avancées de prompt engineering

4. Mettre en production et itérer
Construire des pipelines réutilisables (ETL/ELT), automatiser l’entraînement et l’évaluation (MLOps light mais sérieux)
Versionner, tester, documenter : Un modèle n’existe pas s’il n’est pas reproductible
Livrer des outputs actionnables : notebooks “décision”, dashboards, APIs internes

Vous vous reconnaissez dans ce profil ?

•Bac +5, école d’ingénieur ou école de commerce, double formation école de commerce/ingénieur serait très appréciée
•Minimum 3 ans d'expérience (idéalement en finance : AM, banque d'investissement, fintech...)
•Très bon niveau en Python (pandas/numpy, code propre, git, tests, notebooks, environnements Anaconda)
•Solides bases en statistiques, validation, expérimentation, séries temporelles
•À l’aise avec SQL et la modélisation de données.
•Expérience (pro ou projets solides) en ML appliqué : feature engineering, évaluation, robustesse
•Expérience préalable avec APIs
•Bonnes pratiques de développement : documentation (Markdown, JSON), versioning (git)
•Expérience en finance de marché / gestion / risk, ou forte appétence pour ces sujets
•Connaissance des données corporate (IFRS/US GAAP, KPIs sectoriels, crédit)
•À l’aise dans un environnement en construction (on crée, on teste, on améliore)
•Autonomie, rigueur et curiosité
•Esprit d'équipe
•Travaux orientés vers la satisfaction des besoins des gestions
•Excellentes capacités de communication, de rédaction et de synthèse
•Anglais courant

Profil principal
Banque / Finance
Gestion d'actifs

Statut conventionnel appliqué/classe
Non spécifié

Télétravail
Partiel

Management d'équipe
Non

Catégorie emploi
Non spécifié