Data Engineer Quantitatif

Contexte

Dans le cadre du quant setup industrialization, la data factory fournit les données nécessaires à la recherche et production des modèles de stock et bond picking pour les stratégies quantitatives d'une société de gestion d'actifs.
Cette "base de données" est remplie par des jobs développées par QRG (factset query generator) ainsi que des données récupérées.

Missions

• Robustifier le process en ajoutant une couche de data correction pour les gérants

• Ajouter des données pour les modèles Fixed Income

• Corriger les vulnérabilités éventuelles

• Assurer la production

Détail des missions :

1. ESG. Industrialisation des méthodologies

   • Développement de connecteurs FactSet pour récupérer des données financières (EVIC, Sales, etc.)

   • Industrialiser les méthodologies Carbon Intensity et NZ Colors, actuellement en mode shadow IT

2. Rajah. Renforcement du Dataset Quant (DataFactory)

   a) Extension du périmètre

   • Ajout de benchmarks et de séries de futures

   • Répondre aux besoins exprimés par QuantEdge pour le cas d’usage de l’équipe ETF

   b) Mise en place d’un dispositif de correction des données

   • Construction d’un dispositif de correction des données du Dataset Quant alimentant QuantEdge (avec écran Sense, dataset, librairie AMQL)

   • Répondre aux besoins exprimés par QuantEdge pour corriger les anomalies éventuelles de données en amont des outils utilisés par les équipes et limiter les corrections manuelles

   c) Extension de l’historique

   • Étendre l’historique des données sur plus de 30 ans

   • Permettre des backtests sur longues périodes

3. Convertibles - Support à l’industrialisation du modèle

   • Support aux équipes Convertibles pour industrialiser leur modèle

   • Passage à une solution robuste et Cloud Native