Envoyé par
Nasky
C'est une liste, pas besoin de tout savoir. Etre très bon en C++ et big data suffit, je n'ai pas dit qu'il fallait toutes les compétences en même temps.
Ceci dit, tout peut s'apprendre seul. Des cours de machine learning ou time series y'en a plein sur Internet. Avoir une idée de ce domaine peut suffir déjà dans un premier temps.
Et surtout, ces domaines là sont largement utilisés en dehors de la finance. En fait, dans les grands hedge funds et banques, la plupart des IT-quant ne viennent pas du domaine de la finance mais plutôt d'ailleurs (robotique, aviation, Nasa, Google, IBM, ...). La finance d'aujourd'hui n'invente rien, elle ne fait qu'utiliser des méthodes employées dans d'autres industries. Par exemple les Support Vector Machine (SVM) sont de plus en plus utilisés en finance dans les problèmes de classification/régression alors que ce n'est pas pour cette branche qu'ils ont été inventés.
Mais clairement le plus important est d'être un très bon codeur. Mais là encore, il faut bien comprendre qu'en finance, on demandera à quelqu'un d'être aussi très bon en algorithmique. Les entretiens pour les postes intéressants vont plutôt s'orienter sur des algos (mélanger un tableau, recherche dichotomique, etc.) plutôt que de donner la définition d'une classe virtuelle...
Dernière chose : je parle ici des jobs que je considère intéressants mais ce n'est pas le point de vue de tout le monde. Savoir développer une interface graphique ou des outils de gestion de données, etc. pour la finance reste une compétence recherchée. C'est juste que je considère cela trop éloigné de la finance, je n'ai donc évoqué que les compétences qui ont un vrai lien avec le business dans la finance d'aujourd'hui.
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