About this role
Créé en 2000, Lunalogic est un cabinet de conseil structuré autour de deux pôles de compétences : Finance, Risk & Réglementaire : accompagnement des institutions financières, assureurs et entreprises industrielles sur le risque, la conformité et la modélisation quantitative. Data Science, Intelligence Artificielle & Blockchain : conception et déploiement de solutions avancées en machine learning, deep learning, data engineering et blockchain pour tous les secteurs. Depuis plus de 20 ans, nous développons des algorithmes et infrastructures sophistiqués permettant d'exploiter le potentiel de la data science et de la blockchain sur des problématiques concrètes : modélisation quantitative, automatisation de process métier, détection de fraude, optimisation de systèmes industriels ou analyse prédictive.
Nous intervenons auprès de grands comptes et PME dans la finance, la banque, l'assurance, la santé et l'industrie, avec des références comme Mérieux, Limagrain, AXA, Servier. Notre force : R&D et innovation, et formation continue pour attirer les meilleurs talents, issus des formations les plus prestigieuses.
- Chez Lunalogic, nous transformons les défis technologiques et financiers de nos clients en solutions concrètes, opérationnelles et à fort impact, dans un environnement stimulant et collaboratif.Le posteNous recherchons un(e) analyste quantitatif R&D Front Office pour intervenir chez notre client, grande Banque d'investissement.
- Vous serez au cœur de projets appliqués aux métiers du Front Office, à la croisée de la finance quantitative et l'IA générative.
- Vos missionsAnimer des ateliers de recueil de besoins avec les équipes métiers et traduire leurs problématiques en cas d'usage Concevoir et livrer des solutions Concevoir et mettre en œuvre des frameworks d'évaluation automatisée des modèles IASuivre la performance des solutions au quotidien avec les utilisateurs Contribuer, selon les besoins, à des travaux de modélisation quantitative Votre profilDiplômé(e) d'un niveau 7 en ingénierie informatique appliquée à la finance (informatique / mathématiques appliquées)Première expérience en data science et/ou en finance quantitative, idéalement en environnement Front Office bancaireSolide formation en mathématiques appliqués à la finance de marchéConnaissances en finance de marchéCompétences techniquesLangages : Python, SQL, C++, RIA générative Machine learning : modèles supervisés, détection d'anomaliesCloud / Data facultatif : Git, Linux/Unix, Jira