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Data Scientist H F

Groupama · Paris, A8, FR · $62k

Actively hiring Posted 19 days ago

Role overview

Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir les missions de l'équipe d'analyse quantitative du pôle Recherche, incluant notamment

de 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 entreprises

    Collecter, 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/credit

    Collecter, nettoyer et fiabiliser les données ESG à partir de bases de données existantes

    Normaliser 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’alpha

    Concevoir 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 probabilistes

    Valider statistiquement (dépendance / indépendance) et suivre dynamiquement les liaisons signaux entre cours identifiés

    Utilisation régulière de l’IA Générative (recherche, aide au code, API), avec des notions avancées de prompt engineering

  4. Mettre en production et itérer

    Construire 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 reproductible

    Livrer des outputs actionnables : notebooks “décision”, dashboards, APIs internes

CDI Data S-62858

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