Au sein d’iA Global Asset Management (iAGAM), la fonction Data Science est un moteur essentiel de la transformation stratégique dans le domaine des investissements. L’équipe travaille en étroite collaboration avec les équipes d’investissement du Front Office afin de moderniser les flux de travail analytiques, de mettre en place des solutions « cloud-native » et d’accélérer l’adoption de capacités avancées en matière d’analyse et d’intelligence artificielle. Dans le cadre de cette mission, l’équipe Quant Systems se concentre sur la transformation des flux de travail de recherche quantitative et d’investissement en solutions technologiques évolutives, réutilisables et faciles à maintenir. À ce poste, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d’investissement du Front Office pour développer conjointement des solutions, tout en contribuant à la robustesse, à la standardisation et à la maintenabilité à long terme de la plateforme analytique sous-jacente.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les gestionnaires de portefeuille, les analystes quantitatifs, les chercheurs, les traders et les équipes d’investissement afin de comprendre les besoins analytiques, de concevoir des implémentations évolutives et de veiller à ce que les solutions puissent s’étendre au-delà d’un cas d’utilisation ou d’une équipe spécifique. Vous contribuerez également à intégrer des capacités d’IA modernes et des pipelines de données fiables dans les workflows quantitatifs, en veillant à ce que ces nouvelles capacités soient pratiques, observables et alignées sur les cas d’utilisation en matière d’investissement. Il s’agit d’un poste technique très concret destiné à une personne qui aime développer des logiciels de haute qualité, travailler au cœur de la prise de décision d’investissement et relever des défis d’ingénierie dans un environnement quantitatif.

Bien que ce poste exige une solide maîtrise des méthodes quantitatives, il ne s’agit pas d’un poste de recherche quantitative au Front Office. Co-développement au sein du Front Office Traduire les processus de recherche, d’investissement et d’analyse en implémentations prêtes à être mises en production. Jouer le rôle d’interlocuteur technique maîtrisant à la fois les objectifs quantitatifs et les contraintes de la plateforme.

Faire le lien entre les exigences d’investissement et la mise en œuvre technique.



Collaborer avec les partenaires en ingénierie des données pour garantir que les solutions quantitatives s’appuient sur des pipelines de données fiables, validés et bien orchestrés. Identifier les opportunités d’intégrer des capacités assistées par l’IA, l’automatisation et un soutien intelligent des flux de travail là où elles peuvent améliorer la rapidité, la qualité ou l’aide à la décision.

Contribuer à la création de paquets Python, de bibliothèques, de frameworks et de pratiques d’ingénierie réutilisables qui améliorent la cohérence entre les équipes et les environnements. Améliorer la robustesse des environnements d’analyse et de calcul quantitatif, tant en production qu’en hors production. Participer au triage des incidents, à l’analyse des causes profondes et aux efforts d’amélioration continue.

Contribuer à l’amélioration des processus de déploiement, de surveillance, de dépannage et de support opérationnel. Contribuer à la fiabilité des pipelines grâce à l’orchestration, à l’observabilité, à des contrôles de qualité des données et à des guides opérationnels clairs. Concevoir, développer et assurer le support de pipelines de données reliant les données sources, les transformations analytiques, la logique des modèles et les couches de reporting ou d’applications en aval.

Packages et bibliothèques Python réutilisables pour les workflows quantitatifs. Outils améliorant le déploiement, la surveillance, le débogage ou la facilité de maintenance. Composants partagés pour l’accès aux données, les workflows de modélisation, le reporting, le backtesting, la simulation ou l’analyse de portefeuille.

Modèles de pipelines de données réutilisables qui standardisent l’ingestion, la transformation, la validation, la planification et la surveillance des workflows quantitatifs. Des workflows analytiques optimisés par l’IA, tels que la synthèse intelligente, les workflows de recherche assistée, l’aide à la prévision ou les interfaces en langage naturel vers des données et des analyses curatées.





Compétences techniques Solides compétences en génie logiciel Python, y compris les pratiques de développement en production. Expérience de travail dans des environnements à forte intensité de données, axés sur l’analyse ou quantitatifs. Capacité à diagnostiquer des problèmes touchant à la logique applicative, à l’orchestration, aux dépendances de données et aux environnements d’exécution.

Connaissance des capacités modernes de l’IA, des pratiques de développement assistées par l’IA ou des solutions d’IA/ML appliquées en environnement d’entreprise. Expérience dans la conception ou le support de modèles ETL/ELT, d’orchestration, de validation des données et de qualité des données pour des workflows analytiques ou quantitatifs. L'analyse des séries chronologiques.

La modélisation, le backtesting et l'évaluation de la performance. Collaborer efficacement avec les analystes quantitatifs, les chercheurs et les professionnels de l’investissement. Traduire les exigences quantitatives en solutions techniques évolutives.

Trouver le juste équilibre entre la rigueur technique et les besoins concrets en matière d’investissement. Ce poste ne nécessite pas d’être chercheur quantitatif au Front Office, mais exige une maîtrise quantitative avérée. Solides compétences en matière de collaboration au sein des équipes chargées des investissements, de l’analyse quantitative, de l’ingénierie des données et des plateformes.

Capacité à gérer l’ambiguïté et à mener à bien des initiatives techniques. Solides compétences en communication, tant auprès d’un public technique que non technique. Esprit d’ingénierie pragmatique et volonté d’amélioration continue.

Formation et expérience Diplôme de premier cycle ou de master en informatique, ingénierie, mathématiques, finance, ingénierie financière ou dans un domaine connexe (un atout). au moins 8 ans pour les candidats seniors. Expérience professionnelle à la croisée de l’ingénierie logicielle, de l’analyse de données, de la recherche quantitative ou des processus d’investissement. Capacité avérée à développer et à assurer le support de solutions techniques destinées à la production.

La détention des certifications CFA, CQF, FRM ou de toute autre certification quantitative ou financière est considérée comme un atout. Expérience de collaboration directe avec les équipes de front-office ou d’investissement.

📌 Analyste sénior, systèmes quantitatifs (Quebec City)
🏢 iA Financial Group (Industrial Alliance)
📍 Quebec City