À PROPOS DU POSTE 

Chaque jour, le rôle de l'équipe IT-Portfolio consiste à déterminer les quantités exactes à trader sur les marchés. Pour ce faire, le processus décisionnel intègre divers éléments tels que des données, des prédicteurs et les paramètres fournis par le Portfolio Manager.

 À travers plusieurs étapes de calcul et d'optimisation, une décision est produite et aussitôt transmise aux systèmes de trading.

Il est crucial pour IT-Portfolio de détecter au plus tôt les anomalies potentielles dans cette décision. Actuellement, la décision est soumise à une batterie de tests qui nous garantit une certaine confiance conformément à nos critères établis.

Nous voulons cependant renforcer cette vérification en développant un système supplémentaire de détection d'anomalies, inspiré des techniques de détection de fraude largement utilisées dans les secteurs bancaire et de l'assurance grâce à l'intelligence artificielle.

Pour cela, nous proposons un stage exploratoire au sein de notre équipe, avec les missions suivantes:

• Collecter et formater un ensemble de données historiques de décisions, en y ajoutant un label "décision suspecte" en fonction des incidents passés en production.
• Entraîner un modèle capable d'identifier les futures décisions potentiellement suspectes.
• Mettre en relation ces décisions avec les ensembles de données d'input du processus décisionnel.
• Idéalement, faire correspondre les décisions "suspectes" avec les causes probables et connues dans les données d'entrée de l'équipe.
• Enfin, intégrer ce système de détection d'anomalies dans le processus actuel de validation des décisions.

Description du profil :

Votre profiil

o   Ecole d’ingénieur ou équivalent universitaire (bac +4/5) 

o   Vous avez des compétences en Python, pandas et outils d’analyse de données

o   Vous avez manipulé ou entraîné des modèles de Machine Learning pour répondre à des problèmes concrets

o   La connaissance de la finance de marché n’est pas un prérequis mais un plus 

o   Vous êtes intéressés par le code bas niveau et l’optimisation  

o   Vous êtes rigoureux(se) et avez un bon niveau de communication 

o   Vous avez de bonnes capacités d’analyse, vous êtes autonome, avez l’esprit d’équipe et un intérêt pour les nouvelles technologies