Le travail quantitatif implique toujours des chiffres. Ce qui change souvent de manière spectaculaire, c’est ce que vous cherchez à optimiser.

Certains stagiaires sont attirés par le trading en direct : dimensionner une opération, gérer le risque, améliorer l’exécution et comprendre comment les marchés se comportent réellement sous pression. D’autres recherchent la satisfaction de découvrir un signal qui reste valide au-delà du jeu de données qui l’a fait émerger. D’autres encore veulent construire l’infrastructure, le code et les systèmes, qui transforment des idées en réalité de production.

Ce guide présente les trois principales filières de stage chez Tower Research Capital, le trading quantitatif, la recherche quantitative et l’ingénierie quantitative, afin de vous aider à choisir celle qui vous correspond le mieux. Nous examinerons les problèmes concrets auxquels vous serez confronté, les outils que vous utiliserez et les compétences que nous recherchons.

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Comparaison des filières quantitatives : trading, recherche et ingénierie

Si vous cherchez à déterminer quelle filière de stage quantitatif vous convient le mieux, commencez par vous demander ce que vous voulez construire : des stratégies, des modèles ou des systèmes. Le tableau ci-dessous présente rapidement les différences pratiques entre le trading, la recherche et l’ingénierie.

Dimension	Trading	Research	Ingénirie
Mission principale	Opérer et améliorer la performance en conditions réelles de marché	Transformer des données en insights validés (signaux/modèles)	Transformer des idées en systèmes de production rapides et fiables
Travail typique	Analyser le comportement des marchés et la microstructure, améliorer la logique d’exécution, construire des outils pour les stratégies, itérer avec un mentor sur les améliorations	Concevoir, tester et valider des modèles/signes à partir de données, analyser la robustesse et la performance hors échantillon	Construire des systèmes et outils scalables pour le trading/la recherche, améliorer les plateformes, livrer du code de production
Livrables	Améliorations de stratégie, outils d’exécution, performance en conditions réelles	Modèles/résultats de recherche, code de recherche et méthodes d’évaluation	Bibliothèques/infrastructure, améliorations de performance et de fiabilité
Clés du succès	Meilleur comportement en conditions réelles : efficacité, robustesse, discipline du risque	Rigueur des modèles : validité, robustesse, capacité de généralisation	Systèmes fiables : vitesse, exactitude, scalabilité, maintenabilité
Profil idéal si vous aimez…	Agir avec des informations imparfaites, itérer rapidement, assumer les résultats	Explorer les données, formuler et tester des hypothèses	Construire/déboguer, penser en systèmes, optimiser et renforcer la robustesse

Pour résumer :

• Trading : améliorer le comportement d’une stratégie en conditions réelles, exécution, gestion du risque et prise de décision.
• Recherche : identifier des signaux, les tester rigoureusement et distinguer ce qui est réel de ce qui relève du bruit.
• Ingénierie : construire les systèmes et outils sur lesquels le trading et la recherche s’appuient au quotidien.

Même si le travail au quotidien diffère, les rôles quantitatifs chez Tower présentent une structure commune dans ces trois filières. Il s’agit d’apprendre à transformer des données imparfaites du monde réel, données de marché, contraintes de performance, information incomplète, en quelque chose d’exploitable, qu’il s’agisse d’une décision, d’un résultat de recherche ou d’un outil prêt pour la production.

Les stagiaires sont amenés à contribuer à de vraies stratégies, à la recherche fondamentale et à des systèmes de production. La communication et l’itération sont essentielles partout : vous testez des idées, analysez les résultats avec votre mentor, affinez, puis mettez en production.

Ci-dessous, nous détaillons chacune des trois filières et leur rôle au sein de l’entreprise.

Stage en trading quantitatif

Un stage en trading quantitatif est la filière la plus proche des marchés parmi les trois, mais il ne s’agit pas simplement d’observer l’évolution des prix. Tout au long du stage, vous travaillez généralement sur la boucle de décision quire lie les données de marché et l’identification de signaux à l’exécution et à la performance, avec un fort accent sur des résultats concrets. Cela peut inclure l’amélioration des stratégies d’exécution, une gestion du risque plus solide, des stratégies quantitatives plus robustes, ainsi que des outils permettant à l’équipe de trading d’agir plus rapidement et avec plus de confiance sur les marchés financiers en temps réel.

Que font concrètement les stagiaires en trading quantitatif ?

Chez Tower, le rôle de stagiaire en trading quantitatif est axé sur la production de résultats concrets : concevoir, implémenter et déployer des algorithmes de trading ; analyser les données de marché et la microstructure ; développer des outils de détection de motifs ; et contribuer à des bibliothèques communes de calcul analytique.

Il s’agit d’un rôle très pratique, et non d’observation : vous êtes amené à collaborer avec votre équipe, écrire et améliorer du code de niveau production ou des modèles quantitatifs, participer à des réunions régulières (standups) et à des sessions de stratégie, et présenter vos résultats.

Concrètement, cela prend souvent la forme d’un mélange de :

• Construire ou améliorer une stratégie d’exécution (comment les ordres sont exécutés sur le marché)
• Aider à évaluer le comportement d’une stratégie (où elle gagne de l’argent, où elle en perd, et pourquoi)
• Renforcer les outils d’analyse de la performance, du slippage, du spread et de la qualité d’exécution

Sur quels types de problèmes travaillent les stagiaires ?

La plupart des problèmes en trading quantitatif consistent à gérer des contraintes concrètes. Ce sont ces contraintes qui rendent le travail réel, et non simplement reproductible en simulation : latence, liquidité, coûts d’exécution et limites de risque.

Vous serez donc amené à travailler sur des questions telles que :

• Microstructure et liquidité : qu’est-ce qui détermine les exécutions, les spreads et le comportement à court terme ?
• Qualité d’exécution : d’où vient le slippage, du prix, de la position dans la file d’attente, du timing, du choix de la plateforme ou de l’impact de marché ? Quelles décisions sont optimales selon les régimes de marché ?
• Calibration des stratégies : lorsqu’un modèle fonctionne en backtest mais se dégrade en production, qu’est-ce qui a échoué, stabilité du signal, changement de régime, surapprentissage, hypothèses sur les coûts ou la latence ?
• Outils et automatisation : quels outils pourraient accélérer l’analyse, meilleurs tableaux de bord, attribution plus claire du P&L, détection automatique des dérives ?

Vous n’avez pas besoin d’être un expert en finance dès le premier jour, mais vous devez être à l’aise avec les probabilités, les statistiques et les arbitrages. Le trading quantitatif consiste souvent à choisir la moins mauvaise option avec une information incomplète.

Quelles compétences sont les plus importantes ?

Dans les rôles de trading quantitatif, on retrouve généralement un équilibre entre mathématiques, programmation et jugement.

• Mathématiques, probabilités et statistiques : Vous devez maîtriser les bases : distributions, espérance, variance, techniques statistiques et interprétation de données bruitées.
• Programmation Nous : recherchons des profils ayant de l’expérience en C++, R, Python ou dans un langage orienté objet. En pratique, Python est central pour l’analyse et la recherche, tandis que C++ devient essentiel pour les systèmes sensibles à la performance.
• Intuition du risque : Il n’est pas nécessaire d’avoir un cadre de gestion du risque complet dès le départ, mais vous devez être capable de réfléchir aux garde-fous, aux modes de défaillance et aux limites des modèles.
• Communication et collaboration : La capacité à travailler en équipe dans un environnement dynamique est essentielle. Vous serez rapidement exposé à un rythme mêlant réunions courtes, analyses approfondies et présentations de résultats.

Une compétence supplémentaire importante : être à l’aise avec la prise de décision qui n’est pas purement mathématique. Il existe une dimension intuitive dans le trading, mais le travail consiste à rendre cette intuition testable.

Quel est le profil d’un bon candidat ?

Un bon candidat pour un stage en trading quantitatif combine généralement une base quantitative solide avec une capacité démontrée à construire et itérer.

• Formation Nous : recrutons des stagiaires à tous les niveaux, du premier cycle au doctorat. Le point commun est une solide formation quantitative, souvent en mathématiques, statistiques, physique, génie électrique, informatique, économie ou disciplines connexes.
• Preuve de compétences en programmation : De nombreux candidats indiquent maîtriser Python. Moins nombreux sont ceux qui peuvent présenter des projets concrets : backtester, simulateur de marché, outil analytique, pipeline d’évaluation de modèles, etc.
• Affinité avec le trading : Vous aimez les cycles de feedback rapides. Vous savez argumenter en faveur d’une stratégie. Vous vous intéressez aux détails d’exécution. Vous êtes convaincu que la rigueur et les probabilités priment sur les intuitions non fondées.

Stage en recherche quantitative

Parmi les trois filières, le stage en recherche quantitative est celui qui se situe le plus près des données et des preuves. Votre rôle consiste à transformer les données de marché en insights robustes : des signaux plus fiables, de meilleurs modèles, des méthodes d’évaluation plus rigoureuses et des processus de recherche qui réduisent les faux positifs. Le lien avec les résultats de trading reste fort, mais le travail quotidien s’apparente davantage à la conception d’expériences, à la modélisation et à des tests rigoureux, avec une orientation plus marquée vers les statistiques et le machine learning.

Que font concrètement les stagiaires en recherche quantitative ?

Chez Tower, le stage de chercheur quantitatif met l’accent sur la recherche d’algorithmes ou de signaux de trading à fréquence moyenne ou élevée, en collaboration avec un mentor pour améliorer les stratégies. Vous explorez des idées de trading en analysant les données de marché, développez des outils de détection de motifs et contribuez à des bibliothèques de calcul analytique.

Le rôle est conçu pour s’intégrer aux stratégies et aux workflows de production, et non pour faire de la recherche académique déconnectée des applications concrètes.

Sur quels types de problèmes travaillent les stagiaires ?

La recherche quantitative chez Tower consiste principalement à déterminer si les signaux sont réels, robustes et exploitables. Cela se traduit par des travaux tels que :

• Découverte de signaux et ingénierie de variables : identifier des prédicteurs, tester des transformations, comparer des modèles, explorer des relations non évidentes dans les données
• Évaluation robuste : concevoir des backtests et des méthodes de validation limitant le surapprentissage, tester les modèles sur différents régimes de marché, identifier les fragilités
• Sélection et calibration des modèles : arbitrer entre interprétabilité, performance et stabilité, déterminer quand le machine learning apporte une réelle valeur et quand il ajoute du bruit
• Outils de recherche : améliorer les outils internes pour exécuter des expériences, suivre les résultats et reproduire les analyses, une source importante d’avantage à long terme

Pour soutenir ce travail, le programme de stage propose des formations sur la structure des marchés, les systèmes et les outils. Les stagiaires construisent ainsi une compréhension du contexte de market making et d’exécution dans lequel leur recherche sera utilisée.

Quelles compétences sont les plus importantes ?

La recherche quantitative est généralement le domaine où les compétences en statistiques et en programmation sont les plus déterminantes.

• Programmation : Python est le langage le plus utilisé dans nos équipes. Cela dit, nous valorisons aussi les candidats capables d’écrire du code clair et robuste dans d’autres langages, notamment C++ ou d’autres langages orientés objet, selon les équipes.
• Statistiques, probabilités et modélisation : Vous devez être à l’aise avec les méthodes statistiques, la conception d’expériences et la logique de validation.
• Machine learning : Le machine learning est un outil utile lorsqu’il améliore la qualité des signaux, leur robustesse ou l’efficacité. Le jugement est essentiel : savoir quand l’utiliser, comment l’évaluer et comment détecter des problèmes comme le surapprentissage ou les fuites de données.
• Communication : La recherche consiste aussi à convaincre : vous devez expliquer ce que vous avez fait, ce que vous avez trouvé et ce que vous feriez ensuite.

Quel est le profil d’un bon candidat ?

Un bon profil en recherche quantitative se distingue par sa rigueur et sa profondeur.

• Formation : Il n’y a pas de niveau d’études unique requis. Nous recrutons à différents niveaux, du premier cycle au doctorat. Le point commun est une solide formation quantitative, souvent en mathématiques, statistiques, physique, informatique, ingénierie, économie ou disciplines connexes.
• Portfolio : Des projets démontrant une maturité en recherche : hypothèses claires, méthodologie rigoureuse, discussion honnête des limites et code reproductible. Assurez-vous que ces éléments apparaissent clairement dans votre CV et votre profil LinkedIn.
• État d’esprit : Esprit critique, patience et capacité à accepter d’avoir tort tant que les données ne disent pas le contraire.

Stage en ingénierie quantitative

Les stages en ingénierie quantitative s’adressent à celles et ceux qui veulent construire la « machine » : des systèmes robustes permettant au trading et à la recherche de fonctionner à grande vitesse. Chez Tower, l’ingénierie est un élément différenciateur clé et s’inscrit dans une boucle étroite avec les équipes de trading et de recherche, avec un fort accent sur la programmation à faible latence et les technologies de pointe.

Que font concrètement les stagiaires en ingénierie quantitative ?

Dans cette filière, le travail consiste généralement à construire des systèmes fiables, scalables et performants, ainsi qu’à contribuer aux plateformes internes utilisées par les autres équipes.

Par exemple, vous pouvez travailler sur des outils post-trade (gestion des données de référence, capture des transactions, rapprochement, P&L, gestion des coûts de transaction, surveillance, conformité et aspects réglementaires), tout en collaborant avec différentes équipes pour livrer des systèmes logiciels à haute performance.

Cela illustre bien la spécificité de l’ingénierie quantitative : vos livrables sont des logiciels de niveau production, souvent intégrés directement dans les flux de trading, de gestion des risques et d’exploitation.

Sur quels types de problèmes travaillent les stagiaires ?

Les problèmes d’ingénierie quantitative sont fortement contraints et laissent peu de place à l’erreur.

• Performance : latence, débit et efficacité des ressources (notamment à proximité des infrastructures de trading électronique)
• Fiabilité et exactitude : systèmes robustes, interfaces propres, tests rigoureux et résilience en production
• Gestion des données : structures de données et algorithmes rendant les données de marché exploitables, pipelines alimentant les analyses et les modèles
• Construction de plateformes : outils middle-office/back-office répondant à des exigences élevées en matière de précision et de traçabilité

Ici aussi, la collaboration est une compétence technique : comprendre les besoins, expliquer les compromis et livrer des outils réellement utilisés sont des éléments centraux du rôle.

Quelles compétences sont les plus importantes ?

Les stages en ingénierie valorisent fortement les fondamentaux en informatique et la discipline de production.

• Fondamentaux en informatique : Maîtrise des structures de données et des algorithmes : savoir choisir la bonne approche, raisonner sur la complexité et éviter des conceptions sous-optimales.
• Python et environnement système : Maîtrise de Python pour construire des outils, ainsi qu’une bonne aisance sous Linux (shell, processus, logs) et avec les bases de données (SQL).
• Approche orientée systèmes : Priorité à la qualité production : interfaces propres, tests rigoureux, gestion des cas limites, attention portée à la performance et à la fiabilité.
• Communication : Capacité à expliquer clairement des décisions techniques pour permettre aux autres de comprendre, faire confiance et étendre votre travail.

Quel est le profil d’un bon candidat ?

Un bon candidat en ingénierie quantitative présente généralement :

• Une formation en informatique/ingénierie (ou des projets équivalents)
• Une expérience concrète de développement et de débogage de systèmes
• Une aisance dans les environnements Linux et les contraintes de production
• Une sensibilité à la performance et à la fiabilité

Les domaines fréquents incluent la programmation à faible latence, l’accélération matérielle et parfois le machine learning. Si vous avez des projets orientés performance dans ces domaines, ils sont particulièrement pertinents à mettre en avant.

Le fil conducteur : l’impact

Chaque filière occupe une position différente, décisions de marché, découverte de modèles ou systèmes de production, mais l’objectif est le même : produire un impact réel et durable.

Un bon stage quantitatif ne se résume pas à « j’ai beaucoup appris » (même si ce sera le cas), mais à repartir avec des réalisations concrètes : un outil amélioré, un insight validé, un système plus performant ou une meilleure approche du risque et de l’évaluation.

Lorsque vous choisissez entre trading, recherche et ingénierie quantitative, ne vous focalisez pas trop sur les intitulés. Réfléchissez plutôt aux types de problèmes qui vous motivent, puis engagez-vous à développer les compétences fondamentales : rigueur, raisonnement et capacité à communiquer.

Prêt à postuler ? Les stages quantitatifs pour l’été 2026 sont en grande partie pourvus, mais nous restons toujours ouverts à rencontrer des candidats solides. Le recrutement pour l’été 2027 est déjà en préparation, n’hésitez donc pas à nous contacter. Consultez notre page carrières et filtrez par stages.

Vous souhaitez une vue d’ensemble du programme ? Notre page dédiée aux stages décrit une journée type et propose des témoignages d’anciens stagiaires ayant rejoint l’entreprise en CDI.