Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir les missions de l'équipe d'analyse quantitative du pôle Recherche, incluant notammentde 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 entreprisesCollecter, 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/creditCollecter, nettoyer et fiabiliser les données ESG à partir de bases de données existantesNormaliser 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'alphaConcevoir 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 probabilistesValider statistiquement (dépendance / indépendance) et suivre dynamiquement les liaisons signaux entre cours identifiésUtilisation régulière de l'IA Générative (recherche, aide au code, API), avec des notions avancées de prompt engineering
4. Mettre en production et itérerConstruire 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 reproductibleLivrer des outputs actionnables : notebooks "décision", dashboards, APIs internes
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