IA & Data Engineering

Quantilia est une plateforme technologique financière de pointe dédiée aux investisseurs institutionnels, gestionnaires de patrimoine et banques privées. Nous fournissons des outils avancés d’analyse quantitative, de transparence de portefeuille et d’allocation d’actifs pour naviguer sur les marchés liquides et illiquides. Pour accélérer le déploiement de l’intelligence artificielle au cœur de notre suite logicielle, nous créons le poste de Head of AI. Vos Missions principales 1. Stratégie et vision IA

• Définir et exécuter la feuille de route IA en adéquation avec les objectifs business de Quantilia.
• Identifier les cas d’usage à fort impact pour la gestion quantitative : extraction intelligente de données non structurées (prospectus, reportings ESG), prédiction de séries temporelles, analyse de risque et génération automatisée d’insights financiers via LLMs.
• Assurer une veille technologique active sur l’état de l’art du machine learning appliqué à la finance de marché.

2. Architecture et déploiement (MLOps)

• Concevoir l’architecture technique permettant d’entraîner, tester, déployer et monitorer des modèles à grande échelle avec une haute fiabilité et une faible latence.
• Structurer l’environnement MLOps pour garantir la reproductibilité, l’auditabilité et la gouvernance des modèles (conformité AI Act et réglementations financières).
• Collaborer avec les équipes data engineering pour optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement des flux de données financières.

3. Management et leadership

• Bâtir, structurer et faire grandir l’équipe IA (Data Scientists, ML Engineers).
• Instaurer une culture d’excellence technique, de rigueur mathématique et de partage de connaissances.
• Assurer le mentoring technique et le développement des compétences de l’équipe.

4. Collaboration produit et partenariats

• Travailler étroitement avec les équipes Produit pour intégrer les fonctionnalités IA de manière fluide et intuitive dans l’interface utilisateur.
• Intervenir ponctuellement en support avant-vente ou lors d’échanges techniques avec les clients institutionnels majeurs.

Compétences techniques & parcours

• Formation : Diplôme d’ingénieur ou Master 2 / Doctorat (PhD) en informatique, mathématiques appliquées, statistiques ou machine learning.
• Expérience : 7+ ans d’expérience en Data Science / ML Engineering, dont au moins 3 ans sur un rôle de…

• Collations à volonté
• Participation
• Team building
• Afterworks, Déjeuners d'équipe, etc.