Data Scientist H/F

Data Scientist H/F

Filiale

Groupama Asset Management

Contrat

CDI

Référence de l'offre

CDI Data S-62858

Rémunération

Non spécifié

Localisation

France, Ile-de-France, PARIS (75), PARIS

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.

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 :

• Participer à la robustesse statistique des datasets ESG.
• Participer à la recherche de signaux de création d'alpha.
• Contribuer à la création d'un système de production d'information automatisé.

Les Principales Missions Du Poste Sont Les Suivantes :

• Prendre en charge la qualité des données corporate finance & ESG des entreprises
  • Collecter, nettoyer et fiabiliser les données d'entreprises, à partir de bases 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 en place la data quality (tests, monitoring, data contracts).
• Assurer la maintenance et l'évolution de l'outil de notation ESG en l'adaptant aux évolutions réglementaires et aux attentes des clients.
• 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.
• 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

Retour aux offres