Vous souhaitez travailler dans l’IT Finance ? Encore faut-il savoir où se trouvent les besoins, et quels langages de programmation il convient de maîtriser pour maximiser vos chances de trouver un emploi. Pour ce faire, nous avons examiné quels étaient les langages informatiques les plus en vogue dans les grandes places financières, en nous basant sur les offres d’emplois postées sur le site eFinancialCareers et sur le nombre de candidats de notre CV-thèque qui possédaient ces compétences. Sur la base de cette analyse, voici donc les langages de programmation qu’il faut mieux connaître pour travailler dans le secteur financier :
1. Python: 13,9 candidats pour chaque emploi disponible
J.P. Morgan utilise Python pour son programme Athena, et Bank of America Merrill Lynch a construit Quartz en l’utilisant. Python est maintenant largement répandu dans les banques d’investissement et les hedge funds. Les banques utilisent Python pour les plateformes de pricing, la gestion des risques et le trade management. Plus récemment, elles ont reprogrammé leurs systèmes de trading pour qu’ils puissent fonctionner avec Python plutôt que d’autres langages, moins élaborés.
La plupart des banques demandent Python associé avec Java. Avec ou sans Java, cependant, nos statistiques suggèrent qu’il y a moins d’emplois exigeant des compétences Python que n’importe quel autre langage de programmation. Cela vaut pour la France, où la demande reste encore très faiblement explicitée dans les annonces. La bonne nouvelle, c’est que les candidats ayant des compétences Python sont encore plus rares, d’où un ratio candidat / poste disponible le plus favorable d’entre tous.
2. C ++ : 14,7 candidats pour chaque emploi disponible
C ++ a quelque peu rebondi au cours des 12 derniers mois, principalement en raison de la demande accrue de candidats moins disponibles sur le marché et une pénurie relative d’expertise en programmation. « C ++ est utilisé dans des situations où la vitesse prime. Nous avons vu plus de demandes non seulement de la part des grandes banques, mais aussi du trading haute fréquence et de petites structures de prop’ trading », explique le responsable d’un cabinet de recrutement spécialisé dans l’IT.
«C’est la base : tous les acteurs de la finance en recherchent de manière récurrente. Il y a certes de nombreux candidats mais finalement les ‘bons profils’, c’est-à-dire des ingénieurs passionnés par le développement connaissant bien la finance de marchés, il y en a finalement assez peu », rappelle Laurent Thienot, consultant en recrutement IT / Digital chez Clementine.
3. C # : 20 candidats pour chaque emploi disponible
Les banques d’investissement font venir des développeurs C # WPF, offrant des packages de rémunération attractifs pour les diplômés désireux de les rejoindre. Elles recrutent également de vieux briscards pour les assister depuis les projets back-front jusqu’aux plates-formes de trading cross-asset class.
« C # demeure un must dans un kit de compétences en banque d’investissement, mais le défi consiste non seulement à trouver des gens qui ont cette compétence, mais aussi qui ont les connaissances approfondies que les banques exigent », relève Paul Bennie, directeur de l’IT Finance chez le chasseur de têtes Bennie MacLean.
4. Java : 22,4 candidats pour chaque emploi disponible
Java est pro-éminent dans la banque d’investissement, mais comme le besoin des banques en nouveaux développeurs diminue, les programmeurs Java sont passés de mode, alors qu’il n’y a pas à proprement parler de pénurie de candidats qui connaissant Java sur le marché du travail.
La clé est maintenant de présenter à la fois votre domaine d’expertise, ainsi que toutes les compétences complémentaires informatiques que vous pourriez avoir. « Les candidats maîtrisant Java parmi les plus employables aujourd’hui sont ceux qui maîtrisent d’autres langages comme Scala et, particulièrement en ce qui concerne le monde du Big Data, Oracle Cohence», poursuit Bennie Mac Lean.
5. R : 36,6 candidats pour chaque emploi disponible
Les banques utilisent le langage de programmation R, car le big data devient plus important pour être compétitif dans l’industrie financière. Les systèmes de trading à haute fréquence ou à faible latence utilisent le langage de programmation statistique R pour élaborer des programmes d’analyse des données d’investissement et de gestion des risques. R est souvent utilisé en complément de Python, qui est (encore) cité comme étant beaucoup plus efficace que Java.
« Le même programme équivalent en Python peut être fait avec quatre fois moins de code que Java, et en utilisant le langage R pour le calcul statistique, vous pouvez exécuter des simulations facilement, utiliser la fonction apply et contenir dans un rapport ce qui pourrait prendre 10 lignes de codes avec un autre langage », nous a indiqué un conférencier en analytics.
Cela dit, R fait généralement partie du socle des compétences des informaticiens bancaires et bien que le nombre d’offres d’emplois requérant ce langage augmente, il pâlit encore par rapport aux ‘grands’ langages de programmation orientés objet.
6. Matlab : 57 candidats pour chaque emploi disponible
Dans la bataille des langages de programmation en finance quantitative, Matlab est distancé par R. On ne compte sur eFinancialCareers que quelques annonces requérant Matlab et c’est une compétence relativement commune parmi les informaticiens dans notre base de données.
Il n’empêche, Matlab devrait faire partie du bagage de tout programmeur travaillant dans la recherche quantique. « En 2001, par exemple, le principal langage utilisé pour construire nos modèles commerciaux était SD. Il s’agissait d’un langage connu sous le nom de Stratégie Design, et il a été construit en interne par des personnes travaillant ici. Nous avons ensuite migré vers C ++ et Java pour les systèmes de trading et sommes passés de SD à MATLAB et R pour la recherche quantique », nous explique Gary Collier, co-CTO chez Man AHL.
Source : Paul Clarke et Thierry Iochem, efinancialcareers.com
