INTERNSHIP BAC+4 – QUANT - Neural Network

Stage 3 mois

Paris

Publiée le 3 octobre 2024

  • Contrat

    Stage 3 mois

  • Lieu

    Paris

  • Date de début

    Dès que possible

  • Niveau d'étude

    Niveau Master, MSc ou Programme Grande Ecole

  • Télétravail

    Pas de télétravail

Murex illustration

Équipe : 

L’équipe « MACS » est responsable de l’implémentation des méthodes d’évaluation innovantes et efficientes cross-assets (Action, Change, Matières Premières, Crédit et Taux). Cela comprend d’une part la compréhension des modèles standards et la conception éventuelle de nouvelles modélisations adaptées aux besoins du marché et d’autre part l’implémentation et la maintenance de solutions (librairie quantitative, service…) permettant la calibration des modèles et l’évaluation et le calcul des mesures de risque (sensibilités, VaR, PFE, XVA…) des différents produits financiers. Une attention toute particulière est portée sur la précision des différentes méthodes implémentées ainsi que sur l’optimisation des temps de calcul, ce qui nécessite d’adapter les solutions aux technologies les plus innovantes (GPU par exemple). 

 

Missions : 

En finance, la capacité à évaluer rapidement et précisément le prix de produits dérivés est essentielle pour la prise de décision et la gestion des risques. L’utilisation de réseaux de neurones, avec un apprentissage supervisé, offre un gain de vitesse important par rapport aux méthodes numériques traditionnelles (Monte-Carlo, EDP), tout en réduisant les coûts matériels grâce à une utilisation plus efficace des ressources informatiques. 

Ce stage vise à approfondir la mécanique d’entraînement des réseaux de neurones dans ce contexte. Il se concentrera sur plusieurs hyperparamètres clés de l’optimisation : le choix de l’optimiseur, le taux d'apprentissage, l'initialisation, et la taille de batch. L'objectif est de déterminer les meilleures heuristiques afin d'améliorer la précision de nos réseaux de neurones. D'autres hyperparamètres pourront être étudiés par la suite. 

 

Profil :  

  • Étudiant en seconde année d’École d'Ingénieurs/Informatique. 
  • Vous avez de bonnes connaissances en Python (des connaissances en C++ sont un plus). 
  • Vous êtes intéressé par le « Deep Learning ».  
  • Vous êtes intéressé par les marchés de capitaux et la modélisation d’actif financier. 
  • Dynamique, rigoureux, et autonome, vous êtes capable de travailler dans un environnement agile. 
  • Bonne communication orale et écrite en français et en anglais. 

Durée :  3 mois 

Date limite de candidature

Tant que l’offre est en ligne

Fonction

Finance de marché

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