Data scientist (H/F)
At a glance
Mid-level Data Science role at Bdf. AUTORITE CONTROLE PRUDENTIEL ET DE RESOLUTION.
Pay not stated Data Scientist salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Represent financial flows, exposures and dependencies as a graph, then examine its centrality, connections and communities
- Build a contagion model and simulate how financial shocks could spread through the network
- Map network bottlenecks and identify nodes that could pose systemic risks
- Explore whether graph neural networks can predict node vulnerability or link changes, comparing them with graph-based deep learning approaches
What you bring
- You are studying at an engineering school, specializing in data science, artificial intelligence or applied mathematics
- You have strong theoretical and practical machine-learning skills, plus Python and experience with at least one ML framework
- You can work with data using tools such as Pandas or SQL
Who this fits
This Paris internship suits an engineering student interested in financial networks, AI experimentation and financial supervision. You’ll work under a data scientist’s guidance and need to collaborate with teammates and explain technical ideas to nontechnical colleagues.
From the employer
Type de recrutement :
Stage
Domaine de compétences :
Donnée
Ville :
Paris
Département :
Paris
Description du poste:
Dans le système financier, les institutions sont fortement interconnectées. Comprendre la structure de ces interconnexions est crucial pour anticiper les risques systémiques. L'objectif de ce stage est d'étudier ces interconnexions financières sous forme de réseaux, afin de simuler la propagation de crises et d'identifier les vulnérabilités structurelles.
Sous la supervision d'un(e) Data Scientist, vos missions s'articuleront autour de trois axes principaux :
- Modélisation du Réseau (Knowledge Graph) :
- Modéliser les interconnexions financières (flux, expositions, dépendances) sous forme de graphes.
- Analyser les propriétés topologiques du réseau (centralité, connectivité, communautés) pour en comprendre la structure.
- Développement du Modèle de Contagion :
- Concevoir et intégrer un modèle de contagion (ex: modèle de type cascade de défauts, propagation épidémique ou dynamique de diffusion).
- Simuler les réponses du réseau face à des chocs financiers
- Identifier et cartographier les goulots d'étranglement et les nœuds systémiques critiques du réseau.
- Exploration de Solutions IA Avancées (GNN) :
- Mener une étude exploratoire sur l'apport des Graph Neural Networks (GNN) pour prédire la vulnérabilité des nœuds ou l'évolution des liens sous contrainte.
- Comparer les approches de modélisation classiques avec les approches Deep Learning sur graphes.
Profil recherché:
Formation :
- Actuellement en École d'Ingénieurs avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle ou Mathématiques Appliquées.
Compétences techniques :
- Compétences théoriques et pratiques solides en Machine Learning.
- Maîtrise de Python et d’un ou plusieurs frameworks de ML (par exemple : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn…).
- Bonne pratique de la manipulation de données (Pandas, SQL, …).
- Intérêt pour l’économie et la supervision financière ; une connaissance du secteur financier est un plus mais n’est pas indispensable.
Qualités personnelles :
- Grande curiosité intellectuelle, goût pour l’innovation IA et l’expérimentation.
- Envie de travailler sur des sujets impactants et de creuser les dernières technologies (Digital twin, GNN, Transformers…).
- Sens du travail en équipe, capacité à vulgariser et à dialoguer avec des interlocuteurs non techniques.
- Rigueur, autonomie, et sens de l’éthique dans l’usage de l’IA.
La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.
Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.
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