BNP Paribas Asset Management (BNPP AM) est la division de gestion d’actifs du groupe BNP Paribas. Depuis le 1er juillet 2025, les activités d’AXA Investment Managers (AXA IM) ont été intégralement rattachées à BNPP AM, créant ainsi une plateforme mondiale unifiée et renforcée.
BNPP AM est un leader mondial de la gestion d’actifs, bénéficiant de la taille, de la stabilité et de l’expertise du Groupe. Nous accompagnons une clientèle diversifiée, incluant des investisseurs institutionnels, des entreprises, des partenaires de distribution et des clients particuliers, avec une gamme complète d’actifs, allant des stratégies traditionnelles (actions, obligations) aux classes d’actifs alternatives telles que l’immobilier, les infrastructures ou le private equity.
L’intégration d’AXA IM permet à BNPP AM de se positionner parmi les principaux gestionnaires d’actifs en Europe, avec environ 1,6 trillion d’euros d’actifs sous gestion, en mettant l’accent sur l’épargne à long terme et les stratégies responsables.
La durabilité constitue une priorité : nous privilégions l’ESG et l’investissement responsable pour assurer une performance durable, tout en soutenant les transitions environnementales, sociales et économiques.
Toutes les données sont issues de sources publiques, actualisées en septembre 2025.
Votre rôle au quotidien :
En tant que VIE, vous serez plongé dans un environnement financier, avec une immersion dans la gestion d’actifs et le trading. Vous aurez l’opportunité d’acquérir une expérience concrète en collaborant directement avec des data scientists et des traders pour rechercher et appliquer des techniques quantitatives visant à résoudre des problématiques métier.
Êtes-vous notre prochain ou prochaine V.I.E Data Scientist :
Formation / Qualifications
- Diplôme de Master en mathématiques, finance ou data science.
Expérience
- Idéalement, une expérience d’environ 2 ans dans le secteur financier.
Connaissances et compétences
- Solide formation en mathématiques, avec une bonne maîtrise des fondamentaux : probabilités, statistiques, analyse.
- Intérêt pour la finance quantitative et la recherche.
- Compétences en programmation et gestion de données (Python, SQL, Tableau).
Qualités personnelles et capacités
- Curiosité et envie d’apprendre.
- Aptitude à résoudre des problématiques complexes en trouvant des solutions ingénieuses dans des systèmes non structurés.
- Capacité à communiquer clairement ses idées, avec de fortes compétences en communication et un esprit d’équipe.
- Proactivité, orientation résultats.
- Maîtrise courante de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit.
