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Quant Portfolio Strategist H/F

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Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Premier gérant d'actifs européen parmi les 10 premiers acteurs mondiaux (1), Amundi propose à ses 100 millions de clients - particuliers, institutionnels et entreprises - une gamme complète de solutions d'épargne et d'investissement en gestion active et passive, en actifs traditionnels ou réels. Cette offre est enrichie de services et d'outils technologiques qui permettent de couvrir toute la chaîne de valeur de l'épargne. Filiale du groupe Crédit Agricole, Amundi est cotée en Bourse et gère aujourd'hui près de 2 300 milliards d'euros d'encours (2). Ses six plateformes de gestion internationales (3), sa capacité de recherche financière et extra-financière, ainsi que son engagement de longue date dans l'investissement responsable en font un acteur de référence dans le paysage de la gestion d'actifs.
Les clients d'Amundi bénéficient de l'expertise et des conseils de 5 500 professionnels dans 35 pays.
Amundi, un partenaire de confiance qui agit chaque jour dans l'intérêt de ses clients et de la société.

(1) Source : IPE « Top 500 Asset Managers » publié en juin 2025 sur la base des encours sous gestion au 31/12/2024
(2) Données Amundi au 30/06/2025
(3) Paris, Londres, Dublin, Milan, Tokyo et San Antonio (via notre partenariat stratégique avec Victory Capital)  

Référence

2026-107319  

Date de parution

16/02/2026

Description du poste

Type de métier

Types de métiers Crédit Agricole S.A. - Gestion d'Actifs

Intitulé du poste

Quant Portfolio Strategist H/F

Type de contrat

CDI

Date prévue de prise de fonction

01/03/2026

Poste avec management

Non

Cadre / Non Cadre

Cadre

Missions

L’équipe Quant Portfolio Strategy est l’équipe de recherche d’Amundi spécialisée dans l’élaboration des stratégies quantitatives et des méthodes quantitatives en gestion d’actifs. 

 

Dans ce contexte, vos principales missions seront :

  • D’explorer les bases de données alternatives
  • De construire des signaux d’investissements basés sur des modèles quantitatifs sur les principales classes d’actifs (actions, obligations, etc.)
  • De construire et backtester des stratégies quantitatives optimisées
  • D’élaborer des présentations en beamer
  • De rédiger des rapports et/ou des articles de recherche en anglais et en LaTeX
  • De collaborer avec les gérants de portefeuille
  • De faire des présentations auprès de nos clients (y compris les sessions de training) et d’élaborer des solutions dédiées aux requêtes de nos clients

 

 

 

 

 

 

Localisation du poste

Zone géographique

Europe, France, Ile-de-France, 75 - Paris

Ville

  Paris

Télétravail

hybride

Critères candidat

Niveau d'études minimum

Bac + 5 / M2 et plus

Formation / Spécialisation

Finance Quantitative, Mathématiques Appliquées, Statistiques, Intelligence Artificielle

Niveau d'expérience minimum

3 - 5 ans

Expérience

  • Développement de stratégies quantitatives (value, momentum, reversal, carry, long/short, arbitrage, low volatility, etc.) sur les principaux marchés (actions, obligations, crédit, change, futures et options)
  • Manipulation et création de données alternatives (news, communication de banques centrales, rapports d’activités, etc.)
  • Expérience pratique en NLP (transformers (BERT), embeddings, clustering, classification, analyse de sentiment, fine-tuning de LLM et workflow basé sur des agents)
  • Développement de pipelines Big Data pour le traitement de données financières à grande échelle
  • Mise en œuvre de modèles de machine learning pour la prévision et la génération de signaux prédictifs

Compétences recherchées

  • Solides connaissances en Computer Science ou Data Science, Apprentissage Statistique et Mathématiques Financières
  • Connaissances des marchés financiers (actions, obligations, crédit, FX, options)
  • Solides compétences en programmation Python (pandas, scikit-learn, HuggingFace, spaCy, sentence-transformers, PyTorch/Tensorflow avec cuda)
  • Connaissance des outils de data engineering (Trino, Dagster, Apache Airflow, Spark) et des plateformes cloud (Amazon S3 (AWS), Azure, Google Cloud)
  • Connaissance des outils de dashboarding (Superset, Power BI, R Markdown)
  • ML Ops (Mlflow, Docker, Kubernetes)
  • Version Control (Git)
  • Compétences professionnelles : esprit d’équipe, curiosité intellectuelle, autonomie, vulgarisation et collaboration transverse

Outils informatiques

Python, SQL, LaTeX, Matlab

Langues

Français et anglais