Quantitative Analyst, Solutions Research & Analytics

Invesco, un gestionnaire d'actifs de renommée mondiale, est dédié à donner aux investisseurs du monde entier les moyens d'atteindre leurs objectifs financiers. En tirant parti de nos capacités uniques de gestion des investissements, nous offrons une gamme diversifiée de stratégies et de solutions d'investissement à nos clients dans le monde entier. Vous cherchez une carrière gratifiante avec des collègues intelligents au sein d'un employeur global conscient? Découvrez votre potentiel chez Invesco et faites la différence au quotidien!

Chez Invesco, nous nous engageons exclusivement à offrir une expérience d'investissement conçue pour aider les gens à tirer le meilleur parti de la vie. Vous cherchez un travail stimulant, des collègues intelligents et un employeur global avec une conscience sociale? Explorez votre potentiel chez Invesco dès aujourd'hui.

Notre département est responsable du développement et de la systématisation des cadres d'investissement multi-actifs adaptés à nos clients axés sur des solutions. Nous collaborons étroitement avec des entités de retraite à prestations déterminées et des entités d'assurance, ainsi que des plans à cotisations définies et des entités de gestion de patrimoine. Nous nous concentrons sur l'allocation stratégique des actifs, la construction de portefeuilles et le conseil, en utilisant les dernières technologies en nuage, d'optimisation et de visualisation. Nous sommes également l'équipe derrière Invesco Vision®, la plateforme phare d'Invesco pour la construction de portefeuilles et l'analyse basée sur le cloud et destinée aux clients.

En tant que membre de l'équipe de recherche et d'analyse de solutions, vous collaborerez avec certains des meilleurs chercheurs quantitatifs et technologues pour faire progresser nos capacités d'investissement. Vous effectuerez des recherches, gérerez des données et développerez des API pour soutenir le processus d'investissement et notre plateforme de construction de portefeuilles et d'analyses – Invesco Vision®. Ce rôle offre des opportunités significatives de créativité et d'innovation.

• Construire des modèles personnalisés en utilisant des techniques avancées d'allocation d'actifs et de construction de portefeuilles.
• Construire des algorithmes de calcul haute performance, des infrastructures et des API.
• Rechercher et développer des méthodes de prédiction et de prévision en utilisant des techniques statistiques classiques et l'apprentissage automatique, y compris l'IA générative.
• Traduire des cadres d'investissement de divers segments de marché en outils concrets d'investissement et d'engagement client.
• Utiliser des techniques d'optimisation avancées pour créer des solutions de portefeuilles optimales.
• Employer des outils de simulation multi-périodes pour projeter et optimiser la performance dans le contexte des flux et de l'optionnalité.
• Intégrer des modèles de risque tiers dans divers exercices de construction de portefeuilles.
• Concevoir et maintenir des procédures et des outils pour améliorer la gestion des données et l'efficacité de la recherche.
• Collaborer avec des groupes de recherche et de technologie pour mettre en œuvre les meilleures pratiques de la théorie financière et des perspectives technologiques.
• Formuler de nouvelles idées de recherche pour améliorer les cadres et les outils.
• Se tenir informé des recherches académiques et des tendances de l'industrie pour incorporer les meilleures pratiques en continu.

• Diplôme avancé dans des disciplines quantitatives telles que l'ingénierie, la finance, la recherche opérationnelle ou l'informatique.
• Solide compréhension des techniques standard d'ingénierie financière.
• Excellente connaissance des statistiques et de l'optimisation.
• Compétences de programmation avancées (de préférence en Python).
• Expérience dans le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec un accent particulier sur les architectures de réseaux neuronaux comme LSTM, CNN et les transformers dans des contextes financiers.
• Expertise en programmation avec scikit-learn, TensorFlow et PyTorch pour la modélisation de réseaux neuronaux.
• Expérience dans la gestion et la manipulation de grands ensembles de données (de préférence en SQL).
• Capacité à traduire des principes abstraits en représentations algorithmiques systématiques.
• Expérience avec des modèles de