L’Ingénieur Financier conçoit et développe des modèles mathématiques et des outils quantitatifs pour optimiser la gestion des risques, l’évaluation des produits financiers et l’automatisation des stratégies d’investissement. Il travaille principalement dans les banques d’investissement, les hedge funds, les sociétés de gestion d’actifs et les fintechs.
Ce métier requiert des compétences avancées en mathématiques appliquées, programmation et finance de marché. Il est essentiel dans des domaines comme la finance quantitative, le trading algorithmique et la gestion des risques financiers.
Quelles sont les missions principales ?
- Développement de modèles mathématiques et financiers
- Élaboration de modèles de pricing pour les produits dérivés (options, swaps, CDS, futures)
- Construction d’algorithmes d’optimisation de portefeuille et d’évaluation des risques
- Modélisation de la volatilité des actifs et des fluctuations des marchés
- Programmation et implémentation des modèles
- Développement d’outils d’analyse en Python, C++, Java, MATLAB, R, VBA
- Automatisation des backtests et simulations de stratégies financières
- Intégration de modèles de machine learning et intelligence artificielle pour l’analyse des marchés
- Analyse et gestion des risques financiers
- Mesure de la Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) et stress tests
- Étude de l’impact des crises économiques sur les portefeuilles d’investissement
- Élaboration de stratégies de couverture des risques avec des produits dérivés
- Optimisation des stratégies d’investissement
- Développement d’algorithmes de trading algorithmique et haute fréquence (HFT)
- Analyse des corrélations de marché pour maximiser la rentabilité
- Conception de stratégies d’arbitrage statistique et quantitative
Compétences essentielles : lesquelles sont nécessaires ?
- Techniques et analytiques
- Solide expertise en mathématiques financières, probabilités, statistiques
- Bonne compréhension des produits dérivés, obligations, actions et cryptomonnaies
- Connaissance des modèles stochastiques et des processus de Markov
- Programmation et outils
- Langages : Python, R, C++, Java, MATLAB, VBA, SQL
- Bibliothèques : Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-Learn, Quantlib
- Logiciels financiers : Bloomberg, Reuters, RiskMetrics, Excel avancé
- Économie et marchés financiers
- Maîtrise des mécanismes de la bourse, de la gestion d’actifs et des taux d’intérêt
- Suivi des politiques monétaires et des réglementations financières (Bâle III, IFRS 9, MiFID II)
- Relationnelles et stratégiques
- Capacité à expliquer des modèles complexes à des traders et gestionnaires de portefeuille
- Travail en équipe interdisciplinaire (traders, data scientists, analystes financiers)
Quelles formations, quelles expériences pour un ingénieur analyste ?
- Diplômes recommandés
- Bac +5 à Bac +8 en Mathématiques Appliquées, Ingénierie Financière, Informatique, Statistiques
- Grandes écoles d’ingénieurs (Polytechnique, CentraleSupélec, ENSAE, Mines, Télécoms, INSA)
- Grandes écoles de commerce (HEC, ESSEC, ESCP, EDHEC) avec spécialisation en finance quantitative
- Masters spécialisés en Ingénierie Financière, Data Science appliquée à la finance, Finance Quantitative
- Doctorat (PhD) en Mathématiques, Statistiques, IA appliquée à la finance pour des postes avancés
- Expérience
- Début possible en tant qu’Assistant Quant, Analyste Risk Management ou Data Scientist en finance
- Expérience en banque d’investissement, hedge fund, asset management ou fintech appréciée
Quels sont le salaire et les évolutions possibles ?
- Salaire moyen
- Débutant (Junior Quant Analyst / Quantitative Developer) : 50 000 – 80 000 € brut/an
- Confirmé (Senior Financial Engineer / Quantitative Researcher) : 90 000 – 150 000 € brut/an
- Expert (Head of Quantitative Research / Chief Risk Officer / Quant Trader) : 200 000 € + brut/an (bonus inclus)
- Évolutions possibles
- Quant Trader (Trader Algorithmique / High-Frequency Trading)
- Head of Quantitative Research / Responsable Recherche Quantitative
- Directeur de la Gestion des Risques
- Chief Data Scientist en finance
Quels sont les secteurs et les employeurs ?
- Banques d’investissement (Goldman Sachs, Morgan Stanley, BNP Paribas, Société Générale)
- Hedge Funds & Prop Trading (Citadel, Renaissance Technologies, Two Sigma, DE Shaw)
- Sociétés de gestion d’actifs (BlackRock, Amundi, PIMCO)
- Fintechs et startups en IA financière
- Cabinets de conseil en finance quantitative (Deloitte, EY, McKinsey, BCG Gamma)
Quelles sont les opportunités et les tendances ?
- Tendances du métier
- Croissance du trading algorithmique et haute fréquence (HFT)
- Intégration de l’IA et du Machine Learning dans la gestion d’actifs
- Montée en puissance de la DeFi (finance décentralisée) et des crypto-actifs
- Réglementations financières plus strictes nécessitant des modèles avancés de gestion des risques
- Compétences recherchées
- Expertise en Deep Learning et IA appliquée à la finance
- Connaissance des crypto-monnaies et technologies blockchain
- Expérience avec les modèles d’arbitrage statistique et d’optimisation quantitative
L’Ingénieur Financier est un expert en finance quantitative et en programmation, chargé de concevoir des modèles avancés pour optimiser l’évaluation des risques et les stratégies d’investissement. Il doit allier rigueur analytique, expertise en mathématiques et finance de marché, et maîtrise des outils informatiques.
Profil idéal : Un passionné de finance, de mathématiques et de technologie, prêt à évoluer dans un environnement ultra-compétitif et en constante évolution !
