Stage Reinforcement Learning

Description de l'offre

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AXA Investment Managers (AXA IM) est un gestionnaire d’actifs de premier plan proposant une gamme d’opportunités d’investissement diversifiée dans les classes d’actifs traditionnelles et alternatives. Avec nos produits, nous cherchons à diversifier et à faire fructifier nos portefeuilles, tout en offrant à nos clients de la valeur et des performances d’investissement sur le long terme.

AXA IM gère environ 844 milliards d’euros d’actifs, dont 480 milliards d’euros intégrant des critères ESG, durables ou à impact, à fin décembre 2023. Nous nous sommes engagés à atteindre l’objectif de zéro émission de gaz à effet de serre d’ici 2050 pour l’ensemble des actifs éligibles, ainsi qu’à intégrer les considérations ESG dans nos activités, de la sélection des titres à nos actions et notre culture d’entreprise.

A fin décembre 2023, AXA IM emploie plus de 2 700 collaborateurs répartis dans 23 bureaux et 18 pays. AXA IM fait partie du Groupe AXA, un leader mondial de l’assurance et de la gestion d’actifs.

DECOUVREZ votre opportunité

Au sein de l’équipe Quantitative Research du département Multi-Asset Quantitative Solutions d’AXA-IM, le stage consiste à approfondir des méthodes d’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) en gestion d’actifs. Il contribuera à la mise en œuvre de projets innovants visant à optimiser des stratégies d’investissement et de couverture de produits dérivés grâce à l’apprentissage par renforcement.

La mission confiée au stagiaire est d’approfondir et d’étendre la littérature existante sur le sujet et d’implémenter des prototypes pour tester les méthodes retenues. Le stage comportera les éléments suivants :

Recherche et développement :

• Étude des algorithmes d'apprentissage par renforcement les plus adaptés aux problématiques de la gestion d'actifs.
• Potentiels extensions des modèles financiers
• Propositions d’algorithmes à implémenter et tester
• Implémentation et tests de modèles d’apprentissage par renforcement

Application à des cas concrets :

• Développement d'agents intelligents capables de prendre des décisions d'investissement ou de couverture de produits dérivés
• Analyse des résultats et proposition d'améliorations.
• Présentation de résultats à l’équipe Quantitative Research et à la gestion

Profil recherché

Qualifications :

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Compétences requises :

·  Bonnes connaissances en mathématiques financières.
·  Bonnes connaissances en machine learning, expérience avec les frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch).
·  Connaissance du Python.

Compétences souhaitées :

·  Un fort intérêt pour les mathématiques appliquées
·  Autonomie et créativité.
·  Goût pour la finance de marché.