Ingénieur de recherche en finance quantitative et intelligence artificielle (h/f)

Vos missions en quelques mots Missions : Il vise le développement de benchmarks pour la gestion des risques, les modèles de dérivés et l’évaluation de méthodes d’apprentissage. Activités : •1. Développement de la base de données dérivés (60–70%) - Implémentation de pricers pour swaptions (européennes et américaines), caps/floors - Modélisation en GBM, Hull-White, HJM - Génération de trajectoires Monte Carlo - Production de datasets (prix, sensibilités) - Contribution à un benchmark de dérivés •2. Recherche en méthodes numériques (20–30%) - Simulation d’ABSDE - Contrôle stochastique impulsionnel - Production de résultats scientifiques •3. Encadrement et formation (10–20%) - Encadrement de stagiaires et doctorants - Collaboration en machine learning (Sobolev training) - Enseignement (TP CUDA, ~15h) Contexte de travail : Le poste s’inscrit dans le cadre de projets en finance quantitative et intelligence artificielle, en lien avec la chaire Capital Markets Tomorrow: Modeling and Computational Issues" sous l'égide de l'Institut Europlace de Finance, une initiative conjointe du Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM), de l'Université Paris Cité et de Crédit Agricole CIB et en lien avec l’initiative IA Factory (EuroHPC). Profil recherché Competences : - Finance quantitative (produits de taux) - Méthodes de Monte Carlo - SDE / BSDE - Programmation (Python, C++, GPU/CUDA) - Intérêt pour ML et HPC Contraintes et risques : Livrables - Modules de pricing - Jeux de données benchmark - Publications / rapports Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données Langues Français Seuil