La Gestion des Risques bancaires a acquis depuis une vingtaine d’années une dimension incontournable. Les banques ont besoin de s’appuyer sur des statisticiens, spécialistes de la gestion des risques et de méthodes statistiques avancées, capables de développer des modèles internes robustes. La récente crise financière confirme la nécessité de former des ingénieurs à la pointe de la réglementation et de ses techniques quantitatives.
L’Ingénierie Financière couvre une large palette de compétences et requiert des spécialistes connaissant parfaitement leur domaine d’application. La formation développe deux de ces domaines d’application : la gestion des actifs et la recherche quantitative des salles de marché.
Construire des outils quantitatifs efficaces pour bien gérer l’épargne financière reste indispensable dans un monde avec beaucoup d’incertitude. Les institutions financières ont alors besoin d’ingénieurs financiers compétents dans la gestion et la création de performance. La place du machine learning et de l’intelligence artificielle est en constante augmentation dans le secteur pour ces raisons.
Ces domaines sont le cœur de la formation dispensée dans la filière Data Science & Gestion des risques.
Responsable de la filière : Samuel Danthine
Mots clés
Stratégie d’investissement / Risque de crédit / Risque de marché / Risques extrêmes / Gestion de liquidité / Scoring / Finance / Recherche quantitative / Réglementation / Compliance
Métiers
Quantitative Risk Analyst / Quant Portfolio Manager
Entreprises de l’écosystème ENSAI
ARKEA / AXA / Banque de France / BNP Paribas / Cetelem / Crédit Agricole / Deloitte / Groupe BPCE / HSBC / ING Bank / La Banque Postale / LCL / Société Générale…