Service :
Au sein de la Division Distribution & Wealth, le pôle COO pilote la transformation des processus clés, coordonne des projets transverses et veille à l’efficacité et à la sécurité opérationnelle. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes internes (IT, Risques, Ops…) et les partenaires externes (dépositaires, prestataires…) pour assurer une qualité de service optimale pour les clients de la Division.
Afin d’accompagner les enjeux d’accélération de la Division, incluant les lignes métiers ETF & Indiciel, une cellule IA/Automation a été créée, sous la responsabilité du COO, pour répondre aux besoins croissants d’automatisation et d’IA.
L’objectif étant de délivrer des solutions pratiques (automatisation & IA), industrialisables, et renforcer les compétences internes pour gagner en autonomie.
L’équipe explore des technologies comme les LLMs, l'automatisation no-code/low-code, et les assistants IA pour transformer les méthodes de travail de la Division.
Vous intégrerez un environnement technologique de pointe où vous contribuerez directement à la mise en œuvre de projets d'IA appliqués à la gestion d'actifs.
Missions :
Vos principales missions:
Développement & Automatisation (60% du temps):
· Développer des scripts Python pour automatiser l'extraction, le traitement et l'analyse de données ETF (pricing, flows, performance, ESG)
· Créer des outils no-code/low-code pour automatiser des workflows métiers
· Construire des dashboards et applications interactives (Streamlit)
· Développer des proof-of-concepts avec des APIs (Bloomberg, bases de données internes, Azure OpenAI)
· Contribuer au développement d'assistants IA (ChatGPT, Claude) pour le support produit et l'analyse client (RAG).
Innovation & Expérimentation (20% du temps):
Tester et évaluer de nouvelles solutions d'IA générative appliquées aux cas d'usage métiers
Participer aux ateliers de co-création avec les équipes sales et product pour identifier les besoins d'automatisation
Documenter les use cases et créer des tutoriels pour favoriser l'adoption des outils
Support Métier (20% du temps):
Collaborer avec les équipes de la division pour comprendre leurs besoins en données et analyses
Assister dans la création de supports de présentation clients (automatisation de slides, data visualization)
Environnement technique:
Langages: Python (pandas, requests, streamlit), SQL, VBA, Git
APIs: Bloomberg, Azure OpenAI, bases de données internes
Outils IA: GitHub Copilot, ChatGPT API, prompt engineering
Data viz: Excel, PowerBI, bibliothèques Python (Matplotlib)
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