Stagiaire de Fin d’Etudes en Analyste Finance Quantitative - 2027 (H/F)

About this role

Composée d’une quarantaine de consultants, l’équipe de Finance Quantitative de Forvis Mazars France est jeune (27 ans de moyenne d’âge), dynamique et reconnue comme un acteur de référence dans son secteur. Notre équipe est dédiée à fournir un service de qualité supérieure et une expérience enrichissante à nos clients. Nous offrons une expertise technique inégalée et une équipe intégrée et hautement qualifiée, combinant compétences locales et perspective globale pour naviguer les complexités des projets.

Nous possédons une connaissance approfondie des réglementations européennes et britanniques et maintenons des équipes stables, offrant des services quantitatifs et de coordination. Au sein du Pôle Finance Quantitative, vous travaillerez également sur nos thématiques de R&D développant vos compétences et construisant nos outils de demain : Intégration de nouveaux modèles de valorisation et modélisation d'instruments financiers : Vanilles et dérivés complexes sur toutes les classes d'actifs (taux, change, crédit, matières premières, actions, inflation).

Développement d'un générateur de scénarios économiques interne en C++. Compréhension des enjeux de la blockchain au sein des activités de marchés des banques d’investissement et valorisation de produits dérivés sur la blockchain etc. Développement et automatisation de la librairie de pricing interne. Développement des applications du machine learning et du deep learning aux problématiques actuelles de finance quantitative (deep pricing/calibration, deep hedging et calcul d’ajustements xVA).

Mise en place et revue d’outils d’évaluation des risques climatiques (stress tests, finance verte, dérivés climatiques, etc.). Vous pourrez également être amenés à intervenir sur des sujets d'innovation du cabinet ou auprès de banques, de compagnies d'assurance ou de grands groupes d'industries et de services pour des missions variées : Automatisation de processus internes/externes : automatisation de missions de valorisation d'instruments financiers, mise en place d'algorithmes de détection automatique d'anomalies dans la production quotidienne des métriques d'une banque (ex : sensibilités, P&L, VaR/SVaR…).