About this role
ANEO recherche un profil calcul scientifique pour intervenir au sein des équipes de recherche quantitative d’un grand acteur international des services financiers. Vous rejoindrez une équipe transverse qui travaille à rendre différentiables, par différentiation automatique adjointe (AAD), les librairies de pricing du groupe Vos missions Comprendre, transformer et valider des algorithmes numériques Analyser des chaînes de calcul existantes (EDP, Monte-Carlo, systèmes linéaires) pour en comprendre la structure avant toute modification Reformuler ces algorithmes sous forme vectorielle, en préservant leurs propriétés numériques Étendre une librairie interne de différentiation automatique adjointe (AAD) écrite en C++20 : nouveaux opérateurs, analyse du graphe de dérivation Intervenir sur des codes en usage industriel : périmètre maîtrisé, validation systématique, non-régression Analyser le bruit numérique et la stabilité des résultats, investiguer les écarts inexpliqués, documenter les travaux Optimiser l’exécution et industrialiser les développements Développer en C++20 moderne (templates, concepts, sémantique move) au sein d’une librairie reposant sur la technique des expression templates, et maîtriser l’empreinte mémoire du graphe de dérivation, point d’attention majeur sur ces méthodes Exploiter la vectorisation SIMD, réduire le coût des appels entre composants et le découpage en sous-tâches, et mesurer les gains obtenus ; outiller vos analyses et vos campagnes de validation en Python (NumPy, pandas, matplotlib) Travailler dans une chaîne de développement industrielle : Git et GitLab, compilation GCC et Clang, environnement Linux, revues de code et intégration continue