Data & Quant ?

Data & Quant

Ici on écrit les modèles plutôt qu'on ne les utilise. L'analyste quantitatif construit et valide les modèles de risque de crédit, de marché ou de provisionnement ; le data scientist exploite des volumes de données que personne ne lit à la main. Ces postes demandent un vrai bagage en statistiques et en programmation, et ils se trouvent aussi bien en salle de marché qu'à la direction des risques ou chez le régulateur. C'est la famille où le diplôme technique compte le plus, et l'une des rares où un profil d'ingénieur entre en finance sans détour.

À ne pas confondre avec les métiers informatiques d'une banque, qui construisent les systèmes. Ici le sujet est le modèle financier ; l'outil informatique n'est qu'un moyen.