Predictive Modeling with Alternative Data - Stage

À PROPOS DE CFM

Fondés en 1991, nous sommes une société mondiale de gestion d’actifs quantitative et systématique appliquant une approche scientifique à la finance pour développer des stratégies d’investissement alternatives pour nos clients.

Nous valorisons l’innovation, l’engagement, l’aboutissement et l’intelligence collective en créant ensemble un environnement d’experts passionnés et talentueux dans les domaines de la recherche, des technologies et du business pour explorer de nouvelles idées et toujours remettre en question les hypothèses.

À propos de l'équipe

L'équipe Data-Alternative travaille sur une grande variété d'ensembles de données structurés et non structurés, allant des séries chronologiques aux graphiques, évaluant leur pouvoir prédictif et les préparant pour la modélisation selon les besoins.
En tant que scientifiques des données, nous travaillons en étroite collaboration avec l'équipe de recherche afin d'extraire des informations précieuses à partir des données.

À propos du stage

La combinaison de jeux de données provenant de différentes sources n'est pas une mince affaire : ils partagent rarement les mêmes définitions ou identifiants, varient en termes de timing et de détails, et diffèrent souvent en termes de qualité et de couverture. 
L'objectif du stage est de combiner, d'agréger et d'intégrer ces jeux de données afin d'explorer leur prédictivité mutuelle sur les fondamentaux et la valorisation des entreprises. 
Le projet s'appuiera techniquement sur la découverte et l'inférence causales. Le stagiaire examinera et appliquera des méthodes traditionnelles telles que celles basées sur les contraintes (algorithme PC, FCI, etc.), les scores (GES, etc.) et les fonctions (LinGAM), mais ira également au-delà en les associant à des techniques de machine learning de pointe telles que le double machine learning et le deep learning.

Exigences

Maîtrise de Python, Pandas, Scikit Learn, Pytorch et Matplotlib. La maîtrise de Spark est un plus.
Expérience dans la manipulation de séries chronologiques.
Capacité à agréger et à joindre des sources de données hétérogènes et à manipuler d'énormes ensembles de données.
Capacité à proposer de nouvelles idées, à synthétiser les résultats, les défis et les propositions.

Disponibilité de 6 mois pour le stage.

DÉCLARATION SUR L’ÉGALITÉ DES CHANCES

Nous nous efforçons continuellement d’être un employeur offrant l’égalité des chances et nous interdisons toute forme de discrimination fondée sur le sexe, le handicap, l’origine, l’orientation sexuelle, l’identité de genre, l’âge, la race ou la religion. Nous croyons que notre diversité, nos apports diversifiés d’expérience et nos multiples points de vue sont les principaux facteurs de notre succès.

CFM est signataire des Women Empowerment Principles.

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