NOUS RECRUTONS
Lozenge s’entoure de talents capables d’accompagner sa croissance avec une forte composante technologique et métier.
CONSULTANTS
Nous recherchons des consultants pour accompagner les directions financières de nos clients dans leurs projets de transformation digitale (de service et de production).
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NOS MÉTIERS
LOZENGE ANALYTICS
Ingénieur R&D
Il conçoit, développe et suit la réalisation des APIs de Lozenge afin d’optimiser ses fonctionnalités.
Activités principales :
- Veille technologique et concurrentielle de l’entreprise
- Analyse des besoins utilisateurs et identification d’axes d’amélioration ou de développement produit
- Étude de la faisabilité du projet en fonction des contraintes techniques et en tenant compte des budgets et des délais
- Rédaction des spécifications techniques et définition des spécificités du projet
- Identification des outils et méthodes à mettre en place en phase de développement
- Définition et réalisation des tests de validation produit, et apport de corrections nécessaires
- Transfert et suivi en phase pilote
- Support technique aux équipes de production en phase d’industrialisation
Compétences :
- C#
- Base de données (Oracle et SQL serveur)
- Python
Quant
Il répond aux besoins quantitatifs apportés par les différents clients.
Activités principales :
- Répondre aux besoins quantitatifs et de valorisation des différents clients de Lozenge
- Participer au développement et à la maintenance de la librairie de Pricing (Lozenge Risk)
- Intégration dans la librairie de nouveaux modèles de valorisation, nouveaux indicateurs de risque (Lozenge Risk)
- Participer au développement et à la maintenance du module d’intelligence artificielle (Lozenge Explore)
Compétences :
- Langages de programmation : C# / Python mais la connaissance d’un autre langage suffit amplement (C++, Java…)
- Connaissances en Finance de marché
- Finance Quantitative (modèles de valorisation d’instruments financiers, linéaires ou dérivés…)
- Des connaissances en Machine Learning serait un plus
- Base de données : SQL, Oracle
Profil :
- Ingénieur avec spécialisation en finance de marché
- Master en Finance Quantitative
Développeur
Il réalise l’application suivant les spécifications détaillées du client et l’architecture technique retenue.
Activités principales :
- Participation à l’analyse détaillée des besoins fonctionnels et techniques
- Codage de la solution (logiciel, application, système…)
- Réalisation de la documentation associée
- Implémentation de la solution avec les technologies retenues
- Test et validation du développement
- Gestion de la maintenance corrective et évolutive de l’application
LOZENGE CONSULTING
Consultant MOA/MOE en Finance
Il intervient chez nos clients Grands comptes bancaires, financiers. Il réfléchit à des projets de conseil, d’intégration de progiciels, d’évolution ou de création de systèmes d’information. Les projets informatiques de nos consultants MOA concernent aussi bien les salles de marchés que la gestion des risques ou l’asset management. Il est amené à intervenir sur la phase fonctionnelle du projet (c’est-à-dire sur ce que doit apporter le système d’information).
Activités principales :
- Analyse des besoins des utilisateurs
- Rédaction du cahier des charges fonctionnel
- Conception de la solution fonctionnelle
- Conduite de projets et suivi des développements
- Support auprès des utilisateurs
Compétences :
- Posséder les connaissances générales en informatique
- Connaître certains progiciels financiers (Murex, Summit, Bloomberg, Reuters, Calypso…)
- Comprendre les activités de finance de marché
- Maîtriser les produits financiers (taux et dérivés, actions et dérivés, change, trésorerie, crédit…)
- Connaître les réglementations bancaires et financières (Basel II, III, IV, EMIR, FRTB, TRIM..)
Data Scientist
Activité principale :
- Développement d’algorithmes d’apprentissage automatique selon les besoins des équipes métiers.
Compétences :
- Structuration et analyse des données utilisées
- Compétences statistiques
- Connaissance des modèles de machine Learning
- Base de données (Oracle, SQL)
- Langages de programmation : Python (librairies usuelles d’analyse de données et de Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow, Keras…), éventuellement C#