Data scientist (H/F) Ajouter aux favoris
41k € a 54k €/anEstimé
Type de recrutement :
Stage Domaine de compétences :
Donnée Ville :
Paris Département :
Paris Description du poste: Dans le système financier, les institutions sont fortement interconnectées. Comprendre la structure de ces interconnexions est crucial pour anticiper les risques systémiques. L'objectif de ce stage est d'étudier ces interconnexions financières sous forme de réseaux, afin de simuler la propagation de crises et d'identifier les vulnérabilités structurelles. Sous la supervision d'un(e) Data Scientist, vos missions s'articuleront autour de trois axes principaux :
Stage Domaine de compétences :
Donnée Ville :
Paris Département :
Paris Description du poste: Dans le système financier, les institutions sont fortement interconnectées. Comprendre la structure de ces interconnexions est crucial pour anticiper les risques systémiques. L'objectif de ce stage est d'étudier ces interconnexions financières sous forme de réseaux, afin de simuler la propagation de crises et d'identifier les vulnérabilités structurelles. Sous la supervision d'un(e) Data Scientist, vos missions s'articuleront autour de trois axes principaux :
- Modélisation du Réseau (Knowledge Graph) :
- Modéliser les interconnexions financières (flux, expositions, dépendances) sous forme de graphes.
- Analyser les propriétés topologiques du réseau (centralité, connectivité, communautés) pour en comprendre la structure.
- Développement du Modèle de Contagion :
- Concevoir et intégrer un modèle de contagion (ex: modèle de type cascade de défauts, propagation épidémique ou dynamique de diffusion).
- Simuler les réponses du réseau face à des chocs financiers
- Identifier et cartographier les goulots d'étranglement et les nœuds systémiques critiques du réseau.
- Exploration de Solutions IA Avancées (GNN) :
- Mener une étude exploratoire sur l'apport des Graph Neural Networks (GNN) pour prédire la vulnérabilité des nœuds ou l'évolution des liens sous contrainte.
- Comparer les approches de modélisation classiques avec les approches Deep Learning sur graphes.
- Actuellement en École d'Ingénieurs avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle ou Mathématiques Appliquées.
- Compétences théoriques et pratiques solides en Machine Learning.
- Maîtrise de Python et d'un ou plusieurs frameworks de ML (par exemple : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn...).
- Bonne pratique de la manipulation de données (Pandas, SQL, ...).
- Intérêt pour l'économie et la supervision financière ; une connaissance du secteur financier est un plus mais n'est pas indispensable.
- Grande curiosité intellectuelle, goût pour l'innovation IA et l'expérimentation.
- Envie de travailler sur des sujets impactants et de creuser les dernières technologies (Digital twin, GNN, Transformers...).
- Sens du travail en équipe, capacité à vulgariser et à dialoguer avec des interlocuteurs non techniques.
- Rigueur, autonomie, et sens de l'éthique dans l'usage de l'IA.
L'offre d'emploi a été publiée Il y a un mois
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