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Stage – Market Data Scientist - H/F à Paris

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Description du poste

Stage – Market Data Scientist - H/F

 
 

Concrètement votre quotidien ?

Les référentiels actifs et inventaires matérialisent l’articulation entre deux processus opérationnels, maillons de la chaîne de valeur de BNP Paribas CARDIF :

1.    Gérer les actifs

- Faire fructifier l'épargne des assurés de BNP Paribas CARDIF ;

- Identifier et concevoir des solutions d'investissement adaptées aux besoins et attentes des partenaires et clients de BNP Paribas CARDIF.

 

2.    Administrer et valoriser les actifs

- Contrôler l’éligibilité des actifs en fonction des contextes d’investissement (Fonds Général, unités de compte, Fonds Internes),

- Contrôler en masse les séries temporelles propres aux actifs ou connexes,

- Contrôler en masse les données qualitatives.

Le stage que nous proposons répond à trois objectifs statistiques qui appliqués à des natures de données propres à chaque processus permettront de servir leurs usages :

Le premier objectif est centré sur la qualité des séries temporelles utilisées pour les décisions d’investissement, la valorisation des inventaires et l’évaluation de la performance et du risque. Il s’agit de faciliter l’analyse, le contrôle et la correction en masse :

- Identification et qualification de comportements exceptionnels,

- Qualification de ces comportements spécifique aux processus opérationnels.

 

Le second objectif, étant donnée une variable qualitative pouvant prendre un nombre de valeurs déterminé et fini, attribut d’un objet spécifique à un processus opérationnel (classe d’actif, portefeuille géré en interne ou externe, série économique …), est de :

- Permettre une classification supervisée.

- De détecter, les couples de variables quantitatives permettant de discriminer au mieux cette variable qualitative.

- D’introduire de nouvelles variables avec un pouvoir discriminant potentiellement supérieur, en complément un générateur automatique de variables quantitatives fonctions de séries chronologiques (utilisation d’opérateurs algébriques dont un opérateur retard).

 

Le troisième objectif est à partir de séries temporelles contrôlées et corrigées, ou générées automatiquement, de permettre la classification non supervisée des actifs et/ou des portefeuilles gérés en unité de compte et son interprétation.

Les trois objectifs partagent une contrainte de restitution des résultats facilitant le contrôle et l’analyse visuelles (graphiques, couleur …).

Différents connecteurs à une base de données interne (CARAT) et à des bases de données csv sont à mettre en place en fonction des processus opérationnels.

Le stage se traduit par deux livrables :

- Un mémoire de statistiques appliquées,

- Un programme Web Python développé en environnement Django (modèle MVT).


L'environnement de travail, c'est important !

 

Vous serez intégré(e) à l’équipe Data management, constituée d’une dizaine de personnes disposant d’une expertise en matière de données financières et assurantielles. Vous travaillerez également étroitement avec l’équipe de gestion d’actifs constitué d’une dizaine de gérants en charge de la gestion de portefeuilles, fonds généraux, des unités de comptes.

Vous serez basé(e) au siège de BNP Paribas Cardif situé 8, rue du Port à Nanterre (92728).

 


Et après ?

 

Ce stage vous permettra d’acquérir des compétences dans le domaine de l’analyse de données à l’actif et assurantielle comme de la gestion de portefeuille. Vous explorerez l’ensemble des classes d’actifs, vanilles et exotiques sur les marchés actions, taux (titres vifs, dérivés vanilles, produits structurés). Vous serez également amenés à comprendre, les processus métiers CARDIF de votre environnement, de bout en bout, de la demande client à l’offre de service.


En matière d’intelligence artificielle, BNP Paribas Cardif, sur le modèle du groupe, affiche deux ambitions,

- La première, c'est d'automatiser toutes les tâches qui nous permettent de rendre la compagnie 'scalable'.

- La seconde, c'est d'utiliser la donnée pour proposer des services innovants à nos clients, des services qui peuvent aller au-delà du modèle bancaire actuel et qui confère encore plus de valeur ajoutée aux services fournis par nos collaborateurs

 

Un des défis partagés par les groupes de banque assurance aujourd’hui est de continuer à recruter des talents et d ‘encourager un environnement de développement de carrière en « mode startup » dans les domaines innovants tels que l’IA.


Et la rémunération ?

  

Elle sera abordée à l’issue de votre parcours de recrutement. Elle dépend de votre formation et de votre niveau d’étude.

 

Etes-vous notre prochain stagiaire Market Data Scientist ?

  

Vous êtes en BAC+3 minimum en école d’Ingénieur ou équivalent universitaire et vous souhaitez réaliser un stage anticipé de fin d’études.

 

En matière de compréhension et de développement des solutions vous devrez faire preuve de créativité et d ‘innovation, de rigueur et de précision, de capacités d’analyse et à rendre compte.

Vos capacités à collaborer, communiquer, à impacter et à écouter seront des atouts en termes de communication et d’échange.

Votre capacité d’apprentissage sera un facteur clef de réussite dans un environnement riche en concepts experts (finance de marché, gestion d’actif, économie …)

 

Vous avez de bonnes connaissance des statistiques appliquées et de la programmation Python et Django en environnement WINDOWS.

 

Enfin nous attachons une importance particulière à ce que nos futurs collaborateurs agissent au quotidien avec responsabilité éthique et professionnelle.

 
 

Durée et disponibilité :
 
Ce Stage anticipé de fin d’étude est à pourvoir à partir du mois de Novembre 2019 pour une durée de 6 mois.

 
Contact :

Si cette offre vous intéresse, retrouvez-la sur notre site de recrutement :

www.bnpparibascardif.com

Référence annonce : ASSURE20_DATA_HAL

 


Date de publication

25-03-2024

Informations supplémentaires

Statut
Inactif
Lieu
Paris
Type de Contrat
Stage
Secteur
Marketing / Communication / Publicité / PR, Vente
Permis de conduire FR/EU exigé
Non
Voiture exigée
Non
Lettre de motivation exigée
Non