Membre de l'équipe technique, recherche en finance (H/F)

À propos du poste

Intitulé du poste : Membre de l'équipe technique, recherche en finance Type de contrat : Temps plein Lieu : À distance

Rejoignez notre équipe de recherche en tant que Member of Technical Staff (MTS), recherche en finance, et contribuez à définir la frontière du raisonnement financier fondé sur l'IA. Ce poste se situe à l'intersection des grands modèles de langage, des systèmes agentiques et de la finance d'entreprise, avec un accent sur la construction de cadres d'évaluation rigoureux qui mesurent, comparent et font progresser les performances de l'IA sur des workflows financiers complexes.

Vous mènerez des recherches appliquées, développerez de nouvelles méthodologies pour évaluer l'intelligence financière des systèmes d'IA et travaillerez en étroite collaboration avec les chercheurs, les ingénieurs et les équipes produit pour façonner la prochaine génération d'IA d'entreprise.

Vos missions

• Concevoir, piloter et faire évoluer des cadres d'évaluation pour des agents d'IA opérant dans des domaines financiers, notamment des suites de benchmarks, des méthodologies de notation, des grilles de qualité et des protocoles d'évaluation de niveau recherche.
• Mener des recherches originales sur le raisonnement financier, la prise de décision et l'automatisation des workflows, en traduisant les résultats en améliorations mesurables des performances des systèmes d'IA.
• Développer et constituer des jeux de données, des cas de test et des environnements de benchmark reflétant les défis réels de la finance d'entreprise.
• Collaborer avec des chercheurs en IA, des ingénieurs en machine learning et des équipes produit pour évaluer, valider et améliorer des modèles et des systèmes agentiques centrés sur la finance.
• Analyser le comportement des modèles, leurs modes de défaillance et leurs tendances de performance afin de produire des enseignements exploitables et d'orienter les priorités de recherche.
• Publier en interne des résultats de recherche, des rapports techniques et des bonnes pratiques contribuant à une meilleure compréhension des capacités de l'IA en finance.
• Se tenir au courant des avancées en IA, en machine learning, en modélisation financière, en science de l'évaluation et en architectures d'agents, et intégrer les techniques émergentes aux initiatives de recherche.
• Contribuer à établir des standards de recherche et un leadership d'opinion en matière d'intelligence financière d'entreprise et d'évaluation de l'IA.
• Favoriser une culture de rigueur scientifique, d'expérimentation et d'innovation collaborative au sein d'un environnement de recherche distribué.

Profil recherché

• Diplôme avancé en finance, économie, ingénierie financière, finance quantitative ou dans un domaine connexe (doctorat fortement privilégié ; MBA, CFA ou expertise équivalente également considérés).
• Solide expertise du domaine dans un ou plusieurs champs de la finance, notamment la recherche en investissement, les marchés de capitaux, la gestion des risques, la finance d'entreprise, la comptabilité ou l'analyse financière.
• Expérience avérée de la conduite de recherches rigoureuses, du développement de méthodologies analytiques ou de la construction de cadres d'évaluation en finance ou dans des disciplines quantitatives connexes.
• Forte capacité à traduire des problèmes financiers réels et ambigus en questions de recherche mesurables et en critères d'évaluation.
• Excellentes capacités d'analyse et d'esprit critique, avec une expérience confirmée de la résolution de problèmes complexes et pluridisciplinaires.
• Excellentes compétences de communication écrite et orale, y compris l'expérience de la rédaction de rapports de recherche, de documentation technique ou de contenus de leadership d'opinion.
• Expérience de travail dans des environnements très collaboratifs et transverses impliquant des parties prenantes de la recherche, de l'ingénierie et du produit.
• Expérience de l'évaluation, du benchmarking ou de la recherche sur les grands modèles de langage, les agents d'IA, les systèmes de raisonnement ou les applications d'IA d'entreprise.
• Connaissance des workflows agentiques, des méthodologies d'évaluation de l'IA, de la génération de données synthétiques ou des techniques d'alignement de modèles.
• Connaissance de la recherche contemporaine en machine learning, en IA financière, en intelligence décisionnelle ou en finance computationnelle.
• Expérience de la conception de benchmarks sectoriels, de cadres d'évaluation ou de normes de performance.
• Publications dans des conférences ou revues académiques, dans la recherche sectorielle ou dans des publications techniques de référence.
• Maîtrise de l'analyse de données, de l'expérimentation ou des outils de recherche quantitative (par ex. Python, SQL, analyse statistique ou frameworks de machine learning).