Description du poste
Murex is a global fintech leader in trading, risk management and processing solutions for capital markets.
Operating from our 19 offices, 3 400 Murexians from over 65 different nationalities ensure the development, implementation and support of our platform which is used by banks, asset managers, corporations and utilities, across the world.
Join Murex and work on the challenges of an industry at the forefront of innovation and thrive in a people-centric environment.
You’ll be part of one global team where you can learn fast and stay true to yourself.
Description :
Murex a fondé début 2025 l’AI Lab, une initiative directement sponsorisée et suivie par le CEO de Murex.
L’objectif est d'anticiper les transformations futures du secteur du marché des capitaux et de positionner Murex comme un acteur majeur de l’IA en France et en Europe.
Ce stage s'inscrit dans le cadre d'un projet “moonshot” de recherche en IA visant à améliorer l'interprétation et l'alignement des données transactionnelles complexes par les systèmes financiers.
Dans les grands environnements financiers, une seule transaction peut générer de multiples enregistrements à travers différents systèmes et processus métier.
Même au sein de MX.3 (la plate-forme intégrée pour les marchés des capitaux développée et commercialisée par Murex), un même événement économique peut apparaître dans différents modules et à différentes étapes de son cycle de vie.
Au fil du temps, ces représentations peuvent se fragmenter en raison d'opérations telles que la compensation, les modifications ou l'agrégation, ce qui complique le maintien d'une vision cohérente de l'événement sous-jacent.
Dans le cadre de ce projet de recherche, le stage se concentrera sur les données issues de MX.3 et explorera une approche supervisée pour détecter les relations entre les objets, même lorsque les identifiants sont manquants ou incohérents.
Durant le stage, l'étudiant(e) devra :
Construire un ensemble de données structuré de paires d'objets MX.3,
Concevoir des caractéristiques pertinentes,
Evaluer des modèles de classification,
Analyser les facteurs qui contribuent le plus efficacement à la reconstruction des événements.
Durée du stage : 5-6 mois
Profil :
Etudiant(e) Bac+5 (école d’ingénieur idéalement
- une spécialisation en finance de marché est un plus)
Solides compétences analytiques
Expérience de base en Python (pandas), en analyse de données et en concepts introductifs d'apprentissage automatique
Intérêt pour la finance, l'analyse de données et les systèmes pilotés par l'IA
Rigueur, précision, esprit d'analyse et de synthèse
Autonomie, capacité à travailler de façon indépendante
Pourquoi nous rejoindre ?
Ce stage offre une initiation aux systèmes des marchés de capitaux, à la modélisation des données financières et aux applications de l'intelligence artificielle axées sur la recherche pour améliorer la qualité des données et la reconstitution des événements.
