Data Scientist Séries Temporelles R-Shiny

  • Selon profil & expérience
  • Paris, Ile-de-France, France
  • Permanent, Full time
  • Silex Technologies SAS
  • 18 Aug 17

SILEX est une entreprise d'investissement indépendante en forte croissance. Elle s'articule autour de deux pôles. Notre pôle Recherche Quantitative, basé à Paris et constitué de scientifiques de haut niveau, développe des algorithmes destinés à l'allocation d'actifs sous contraintes ainsi qu'à l’analyse des risques multifactoriels. Matérialisés au sein de la plateforme digitale SPARK, ceux-ci nous permettent d'apporter une forte valeur ajoutée en termes de Gestion d'Actifs à tous nos clients en Europe. Notre salle de marché, basée à Genève, réunit des équipes de Vente, Analyse, et Marketing en relation directe avec nos clients private banking, family offices et institutionnels.

Le job

Au sein de notre pôle Silex Technologies, vous contribuez en Recherche Quantitative aux thématiques suivantes :

  • Maintenance évolutive de la chaine d’alimentation de nos bases de données quantitatives et financières
  • Développement de méthodes prédictives sur la base d’informations financières temporelles et mise en œuvre au sein de notre plateforme digitale SPARK : statistiques multivariées, cointégration, Deep Learning…
  • Elaboration d’indicateurs statistiques temps-réel de détection d’opportunités « rendement / risque »
  • Amélioration de nos algorithmes de résolution de problèmes d’optimisation non-linéaire sous contraintes de grande dimension : NLP, Mixed-Integer  

Vous 

De formation ingénieur avec une spécialisation en Finance de Marché et/ou Analyse Statistique/Econométrie (ENSAE/ENSAI, ENSIMAG…), avec un minimum de 5 ans d’expérience, vous faites preuve d’une rigueur à toute épreuve et d’une agilité confirmée en développement informatique idéalement sous des environnements de développement de type R-Shiny/Matlab/Scilab.

Passionné(e) par la recherche sur les séries temporelles et l’exploitation de sources de données quantitatives hétérogènes, vous désirez exploiter vos compétences statistiques et tester de nouveaux algorithmes sur des volumes conséquents de données financières.

Vous souhaitez participer à une aventure humaine au sein d'une jeune structure, solidement capitalisée, avec un business-modèle déjà éprouvé, et qui donne toute sa place à l’initiative personnelle ? Alors rejoignez-nous !