Stage - Analyste Quantitatif H/F

Description du poste

compte 5 collaborateurs. Elle développe et maintient les outils d'optimisation de portefeuille d'ALTO entre autres, en faisant le lien entre les besoins des gérants et les moteurs d'optimisation. Elle couvre le développement, les tests et le support fonctionnel.

Au sein de l'équipe en charge des outils d'optimisation de portefeuille d'ALTO, vous contribuerez à la remise à niveau de la librairie connectée à Barra Open Optimizer.

Vous analyserez son fonctionnement actuel et le comparerez à la librairie de référence basée sur FICO Optimizer, afin d'identifier et prioriser les écarts fonctionnels et techniques.

, vous implémenterez ou corrigerez des objectifs et contraintes d'optimisation, rédigerez des tests et analyserez les résultats produits par les différents solveurs.

Vous participerez à la validation de la qualité des données et à la documentation des comportements, différences et limitations identifiés.

Vous travaillerez en lien étroit avec les développeurs de la chaîne d'optimisation, les équipes ALTO et les interlocuteurs fonctionnels afin de traduire les besoins des gérants en solutions robustes.

Ce stage vous permettra d'intervenir sur des problématiques concrètes mêlant développement Python, optimisation quadratique, risque de portefeuille et qualité logicielle.

Complément

Cette mission permettra au stagiaire de renforcer ses compétences en Python, optimisation de portefeuille, modélisation du risque et qualité logicielle (tests, analyse et documentation). Il ou elle contribuera concrètement à la convergence fonctionnelle des librairies Barra et FICO, un projet structurant pour l'évolution et la fiabilisation des outils d'optimisation ALTO. L'expérience offrira également une bonne compréhension de la chaîne entre besoins des gérants, données financières et solveurs d'optimisation.

Critères de candidature

Date de prise de fonction 17/11/2026

Durée 6 mois

Niveau d'étude minimum Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation Formation : Université / Ecole de commerce / IngénieurSpécilisation : Mathématiques appliquées, informatique et finance quantitative, avec une spécialisation en optimisation, modélisation du risque et développement Python.

Niveau d'expérience minimum 0 - 2 ans

Compétences recherchées Bon niveau en Python et en développement logicielBases solides en mathématiques appliquées : algèbre linéaire, optimisation, probabilités/statistiquesIntérêt pour la finance quantitative et l'optimisation de portefeuilleRigueur dans l'analyse, les tests et la qualité du codeCapacité à comprendre et faire évoluer une base de code existanteCuriosité, autonomie et bonnes capacités de communication en équipeLa connaissance des solveurs d'optimisation ou des modèles de risque constitue un plus, mais n'est pas indispensable

Outils informatiques Pack office et bon niveau informatique

Langues Français C2 + Anglais B1

Entreprise Amundi

Premier gérant d'actifs européen parmi les 10 premiers acteurs mondiaux (1), Amundi propose à ses 100 millions de clients - particuliers, institutionnels et entreprises - une gamme complète de solutions d'épargne et d'investissement en gestion active et passive, en actifs traditionnels ou réels. Cette offre est enrichie de services et d'outils technologiques qui permettent de couvrir toute la chaîne de valeur de l'épargne. Filiale du groupe Crédit Agricole, Amundi est cotée en Bourse et gère aujourd'hui près de 2 300 milliards d'euros d'encours (2).

Ses six plateformes de gestion internationales (3), sa capacité de recherche financière et extra-financière, ainsi que son engagement de longue date dans l'investissement responsable en font un acteur de référence dans le paysage de la gestion d'actifs.

Les clients d'Amundi bénéficient de l'expertise et des conseils de 5 500 professionnels dans 35 pays.

Amundi, un partenaire de confiance qui agit chaque jour dans l'intérêt de ses clients et de la société.

(1) Source : IPE " Top 500 Asset Managers " publié en juin 2025 sur la base des encours sous gestion au 31/12/2024 (2) Données Amundi au 30/06/2025 (3) Paris, Londres, Dublin, Milan, Tokyo et San Antonio (via notre partenariat stratégique avec Victory Capital)

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