Entreprise
EnvestBoard, fondée par des anciens collaborateurs de Natixis Investment Managers, est une fintech spécialisée dans les fonds d’investissement.
Représentant 80 mille milliards d’euros, les fonds d’investissement sont les principaux véhicules de la gestion d’épargne en France et à l’international. On note cependant, un manque cruel d’outils pour faciliter la compréhension de ces produits d’épargne. Cela a pour conséquence de causer d’une part, des choix d’investissements pas toujours judicieux pour les épargnants et d’autre part, une perte de confiance latente des clients envers les gestionnaires de fonds.
Pour répondre à ces problématiques, EnvestBoard apporte des solutions intuitives pour aider à construire des conseils pertinents sur ces fonds, à comprendre leurs vrais risques et à mieux suivre leurs évolutions. Notre ambition est d’apporter davantage de transparence et de meilleurs conseils sur ces fonds, de réduire le coût de gestion d’épargne pour les clients tout en aidant les gestionnaires de fonds à optimiser leur commercialisation.
Nos solutions digitalisées, positionnées sur une plateforme SaaS, répondent aux besoins d’un grand nombre d’acteurs dans la gestion d’épargne : notre clientèle s’étend des grands assureurs, des fonds souverains aux conseillers d’épargne indépendants en passant par les grands groupes bancaires.
En matière de Ressources Humaines, nous sommes convaincus que l’organisation horizontale, la créativité, la diversité de culture et d’horizon sont gages d’innovation continue et d’épanouissement professionnel.
Missions Principales
1. Data Engineering (Collecte et Traitement de Données) :
– Construire et automatiser les pipelines de collecte et nettoyage des données financières (fonds, indices, signaux de marché, etc.).
– Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données utilisées pour l’optimisation et les simulations.
2. R&D et Mise en Place d’Algorithmes IA d’investissement :
– Concevoir, entraîner et tester des modèles IA pour la sélection de fonds, l’optimisation de portefeuille et la prédiction de risques.
– Participer activement à l’industrialisation des stratégies IA au sein des produits EnvestBoard.
3. Data Infrastructure et Calcul Massif :
– Développer une infrastructure de calcul haute performance pour supporter :
a) Les batchs quotidiens de scoring et d’analyse de risques.
b) Les simulations temps réel et projections multi-scénarios.
– Optimiser les systèmes pour le traitement rapide de grands ensembles de données financières.
Stack technique
Langage :
– Python (Pandas, Numpy, Statsmodels, Scikit-learn, psycopg2 interaction avec PostgreSQL)
Base de données :
– PostgreSQL, Cassandra (NoSQL scalable), Elasticsearch (indexation et recherche avancée)
Orchestration & Backend :
– Apache Airflow (gestion de workflows de données)
– Redis (cache distribué)
Messagerie :
– Pile JMS : RabbitMQ / ActiveMQ
Profil recherché
BAC + 5 ans minimum (École d’Ingénieur, Master en Data Science / Mathématiques appliquées / Finance quantitative)
Expérience significative (2+ ans) en data engineering et data science appliquées aux environnements financiers
Solides compétences Python et stack associée (Pandas, Numpy, psycopg2, etc.).
Bonne maîtrise de l’optimisation de portefeuille, de la finance de marché ou des techniques de prévision de risques.
Capacité à travailler en équipe agile, forte rigueur et envie d’avoir un impact réel .
Type de contrat : CDI
Lieu de travail : Paris, Remote (full ou partiel) possible
Rémunération : Très compétitive (selon le profil)
