Mémoire de master - Data Scientist (contrat de 6 mois)

Votre équipe

Le Groupe Pictet est l’un des principaux gestionnaires de fortune et d’actifs indépendants au monde. Fondé en 1805 et basé à Genève, en Suisse, le Groupe est représenté dans 27 bureaux dans des centres financiers à travers le monde, employant actuellement plus de 4300 personnes. 

Pictet Wealth Management combine plus de 200 ans d’héritage bancaire suisse avec une expertise mondiale en investissement. Le groupe de services financiers détenu par ses partenaires offre un service complet pour les particuliers et familles fortunés, incluant des solutions d’investissement discrétionnaires et consultatives ainsi que des services de family office. 

Nous cherchons à recruter un stagiaire (mémoire de master - Data Scientist). Votre mission sera centrée sur la mise en œuvre de modèles d’allocation tactique multi-actifs systématiques basés sur des règles, en tirant éventuellement parti des techniques d’apprentissage automatique et des grands modèles de langage (LLMs).

Votre rôle

Soutenu par le responsable de la recherche quantitative, dans un environnement d’équipe collaboratif, vous devrez :

-    Expérimenter, développer, implémenter et livrer des stratégies/solutions d’investissement algorithmique long-only et long-short de haute qualité avec la responsabilité de découvrir des anomalies systématiques et de mener des recherches financières sur les principales classes d’actifs (principalement actions).
-    Être responsable de la maintenance et de l’amélioration des modèles/stratégies quantitatives existants et de la gestion et évaluation de diverses sources de données (prix, fondamentaux, économie, alternatives) afin de conseiller sur la sélection des plus pertinentes à forte valeur ajoutée.
-    Appliquer potentiellement des techniques de pointe en apprentissage automatique et intelligence artificielle à des problèmes réels dans les institutions financières en extrayant et visualisant des insights à partir de grands ensembles de données.
-    Étudier si les grands modèles de langage (LLMs) sont une source adaptée de conseils financiers pour générer des améliorations substantielles dans la qualité et la rapidité des réactions aux événements d’entreprise en utilisant des agents d’IA spécifiques capables de percevoir les environnements et de distiller les informations pertinentes à partir des bilans d’entreprise, des prix ou des rapports financiers pour prévoir les cours des actions.
-    Présenter les résultats à l’équipe d’investissement quantitative en utilisant des méthodes appropriées (tableaux de bord, rapports, prototypes logiciels, etc.).

Votre profil

-    Étudiant en master en finance ou titulaire d’un master d’une université de premier plan dans un domaine quantitatif (par exemple, statistiques, mathématiques, économie, physique, informatique, apprentissage automatique ou intelligence artificielle).
-    Passionné par le codage, les marchés financiers et les stratégies d’investissement systématiques pour la génération d’alpha, avec de solides compétences en résolution de problèmes.
-    Maîtrise élevée de Python et de l’écosystème Python en général, des routines de backtesting (par exemple, BackTrader, etc.), de la simulation et des techniques statistiques.
-    Personne curieuse, très motivée, avide d’apprendre, avec une forte capacité d’initiative et une attention aux détails, souhaitant se démarquer au sein d’une équipe quant dynamique et très soudée.
-    Excellentes capacités de communication écrite et orale pour expliquer et transmettre des messages sur des questions quantitatives complexes/techniques en anglais. La maîtrise du français serait un avantage supplémentaire. 

Un plus :

-    Une expérience préalable des données financières, de la recherche et des stratégies d’investissement algorithmique multi-actifs/smart beta serait un avantage.
-    Solides compétences en exploration et analyse de données : capacité démontrée à appliquer la modélisation statistique, l’apprentissage automatique et l’analyse exploratoire à de grands ensembles de données structurées pour la détection d’anomalies, la classification, la segmentation et le clustering.
-    Expérience des solutions de bases de données gérées et des éditeurs de code (par exemple, PostgresSQL, Snowflake, Replit, Cursor, etc.).

Date de début : février 2026

Manager en charge : Alessandro Nilo (Responsable de la recherche quantitative, Pictet Wealth Management)

Note

Diversité & Inclusion

Pictet est un employeur garantissant l’égalité des chances et s’engage à créer un environnement diversifié. Nous respectons tous les individus et cherchons leur inclusion sur le lieu de travail.