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Data scientist en finance de marché - H/F

bdf134 open roles

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PARIS
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Your applicationOpen nowData scientist en finance de marché - H/Fbdf · PARIS
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  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on bdf's own form.

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This job: posted 3 days ago

bdf median: 9 days open

The posting

Type de recrutement : ‎

Stage

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Domaine de compétences :

Donnée

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Ville :

Paris

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Département :

Paris

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Description du poste:

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Présentation de la direction générale et du service

Vous serez intégré à la Direction Générale de la Stabilité et des Opérations (DGSO) de la Banque de France qui exerce une grande partie de ses activités dans le cadre de l'Eurosystème. Mise en œuvre de la politique monétaire, conduite des opérations de change, gestion des réserves, promotion du bon fonctionnement des systèmes de paiement, stabilité financière sont autant de domaines dans lesquels la DGSO ambitionne d'être un acteur majeur.

La Direction de la Mise en œuvre de la Politique Monétaire (DMPM) est en charge de la mise en œuvre décentralisée des opérations de politique monétaire (programmes d’achats de titres et opérations de refinancement des banques), de la conduite des analyses des marchés financiers et de leurs évolutions, des études sur le cadre opérationnel de politique monétaire ainsi que de la surveillance du marché des titres de créance négociables.

Au sein de la DMPM, le service de Suivi et d’Analyse des Marchés (SAM) est en charge de l’analyse quotidienne des marchés financiers et de la gestion des programmes d’achats de titres obligataires de la politique monétaire (APP, PEPP). Situé dans la salle des marchés de la Banque, le SAM se compose ainsi d’un pôle d'analystes qui assurent le suivi et l’analyse des marchés financiers et d'autre part d’un pôle d’opérateurs de marché et de data scientists. C'est au sein de ce pôle d’opérateurs de marché et de data scientists qui comprend 6 collaborateurs que porte cette offre de poste.

Descriptif de mission

En tant que stagiaire data scientist, vous contribuerez à l’élaboration d’outils quantitatifs de suivi des marchés financiers et à l’amélioration des procédures opérationnelles et des méthodes de suivi des programmes de politique monétaire.

Sous la supervision de data scientists, vous aurez en charge deux projets principaux :

  • Le développement de modèles économétriques d’explication et de prévision des taux longs européens (décomposition des taux souverains et de leurs spreads en fonction des anticipations de politique monétaire, des primes de terme, des facteurs d’offre et de demande, du risque de crédit, etc.) ;
  • La modélisation de l’inflation en temps réel et l’analyse de sa transmission aux marchés de taux (sensibilité de l’inflation aux prix de l’énergie selon les pays, confrontation des prévisions aux anticipations extraites des swaps d’inflation, étude de l’incidence sur les anticipations de taux directeurs, etc.).

Au quotidien, vos missions incluront également :

  • La gestion de bases de données financières internes ;
  • La création et la mise à jour d’indicateurs de marchés à partir de ces données ;
  • La mise en œuvre de méthodes quantitatives (courbe de taux, relative value, options, modèles de spreads, etc.) ;
  • La création de nouveaux tableaux de suivi et de supports de visualisation.

Ces missions se feront en étroite collaboration avec le reste de l’équipe composée de data scientists, d’analystes spécialistes des différents segments de marché et des classes d’actifs et d’opérateurs de marché.

Le stage est à pourvoir à partir du 1er janvier (flexibilité possible) pour une durée de 6 mois.

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Profil recherché:

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Formation recherchée :

En dernière année de master (école d’ingénieur ou université) ou en césure, avec une spécialisation dans les statistiques, les mathématiques appliquées, la finance de marché, l’économie appliquée ou l’informatique.

Compétences :

Compétences quantitatives et de programmations solides (Python, R, VBA) afin de développer de nouveaux outils ;

Capacité à produire des outils et visualisations graphiques avec des outils simples (Excel, PowerBI, Shiny, ou équivalents) ;

Une bonne compréhension générale du fonctionnement des marchés financiers ;

Des notions en macro-économie et politique monétaire sont un plus.

Qualités requises :

- Capacité à se former rapidement en faisant preuve d’autonomie ;

- Esprit d’équipe et aisance en matière de communication (écrite et orale) ;

- Bon niveau d’anglais (écrit, oral).

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La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.

Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.

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    Written against bdf's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

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    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on bdf's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    bdf's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

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ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

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Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

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