Développeur Python Quant
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Description du poste
Le contexte fonctionnel
Dans le cadre d'une mission auprès de l'un de nos clients, un grand groupe bancaire international, vous interviendrez en tant que développeur Python Quant pour concevoir et industrialiser une librairie partagée de modélisation du risque de crédit.
La mission s'inscrit au sein d'une direction dédiée à la gestion globale des risques, dans un contexte de structuration et de mutualisation des outils quantitatifs. Le périmètre couvre la modélisation du risque de crédit, depuis la conception des méthodologies jusqu'à leur industrialisation à l'échelle des équipes de modélisateurs.
Le besoin
La mission requiert un développeur Python Quant expert pour concevoir et développer une librairie Python partagée de modélisation du risque de crédit. Une maîtrise avancée de Python (pandas, NumPy, pytest), du software engineering (architecture de packages, testing, CI/CD, Git) et de la modélisation quantitative du risque de crédit selon les méthodologies IRB et IFRS 9 est indispensable. Le consultant sera responsable de l'architecture modulaire, des tests automatisés, de la documentation complète et de l'industrialisation via pipeline CI/CD.
Vos missions
- Conception et développement d'une librairie Python modulaire et réutilisable pour la modélisation du risque de crédit
- Implémentation de fonctionnalités quantitatives standardisées et de traitements de données conformes aux exigences internes
- Mise en place de tests unitaires, d'intégration et de régression avec pipeline CI/CD automatisé
- Rédaction de la documentation technique complète : référence API, documentation utilisateur et contribution guidelines
- Accompagnement à l'adoption de la librairie par les équipes de modélisateurs et maintien de la solution sur le long terme
Domaines : risque de crédit, quant research, calibration, backtesting, model validation, data engineering
Réglementaire : IFRS 9, IRB
Outils & données : Python, pandas, NumPy, pytest, Git, CI/CD, SQL, SAS
Le consultant
Formation Bac+5 - Master 2 ou école d'ingénieur, idéalement avec une spécialisation en finance. Une expérience de 5 à 10 ans est attendue, couvrant le développement Python avancé, le data engineering, le machine learning appliqué au risque de crédit, ainsi que la calibration, le backtesting et la model validation dans un contexte quantitatif. La maîtrise de SQL et une solide connaissance des méthodologies IFRS 9 et credit risk sont indispensables ; un candidat qui ne réunit pas ces compétences ne correspond pas à cette mission. Apprécié : connaissance de SAS pour l'intégration avec l'écosystème existant, expérience sur environnement cloud, familiarité avec Bâle III.
Les modalités
Île-de-France • CDI • Démarrage : À définir
Pourquoi Canopee
- Cabinet spécialiste de la finance de marché et du secteur bancaire depuis 2009
- Une Practice dédiée, animée par un Practice Leader garant de votre trajectoire technique
- Double suivi Talent Manager et Business Manager, au sein d'une BU dédiée
- Choix de mission et accompagnement individualisé tout au long du parcours
Échange avec votre Talent Manager (30 min) → entretien métier avec la Practice → rencontre client.
Nos engagements
Canopee s'engage en faveur de la diversité et de la non-discrimination. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
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Paris, Île-de-France Global Market Solutions Temps plein 75 000 € - 110 000 € ContratGlobal Market Solutions recherche un IT Quant Confirmé(e) pour intervenir dans des équipes chargées de solutions innovantes pour les marchés de capitaux. Vous contribuerez à la mise en production des nouveaux modèles, en assurant migration, validation et optimisation du code, et amélioration des performances.Profil: Master quantitatif avec au moins 5...
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