Apprenti.e analyse Data ESG F / H

Le service investissement responsable est composé d’experts de la finance durable et travaille sur les problématiques climatiques, liées à la biodiversité, sociales et de gouvernance à l’échelle d’un portefeuille d’actifs de 225 milliards d’euros.

Sous la responsabilité directe de l’adjoint du service, responsable du pôle « données ESG », l’ intégrera le pôle « données ESG et reporting». Les données extra-financières sont utilisées à la fois par les analystes ESG pour leur recherche, mais aussi par les gérants. Elles permettent à la direction de se mettre en conformité avec les nouvelles exigences réglementaires.

En apprentissage, nous aurons besoin de vous sur toutes les activités du pôle : production d’indicateurs et de reportings extra-financiers, test et évaluation de nouvelles méthodologies sur tous les sujets de l’ESG et concernant toutes les classes d’actifs, participation au projet de déploiement d’une plateforme Data ESG pour la gestion d’actifs. L’équipe a toujours besoin d’un regard neuf et nous vous demanderons votre avis sur nos processus, nos modes opératoires et des rapports d’étonnement réguliers pour faire avancer les projets.

Vous participerez activement à :

• La production d’indicateurs et de reportings extra-financiers qu’ils soient internes ou réglementaires (Article 29 LEC, Taxonomie, Net Zero Asset Owner Alliance,…). Pour cela, vous devrez analyser les résultats de manière statistique et qualitative, et synthétiser vos observations. Vous veillerez à garantir la qualité des données produites, notamment via la mise en place de contrôles de premier niveau systématiques.
• La mise en production de la plateforme ESG Connect développée avec Weefin : modules Engagement, Exclusions, Green Bonds, Reportings quantitatifs, Saisine ex-ante, Indicateurs Souverains… Vous participerez aux ateliers et aux travaux de recette sur les différents modules.
• L’étude et évaluation de nouvelles méthodologies et de nouveaux indicateurs de performance extra-financiers à partir de données extra-financières issues de diverses sources : CDP, MSCI, Trucost, ISS, Bloomberg, Factset, Carbon4.
• L’amélioration de la performance opérationnelle collective. Ces travaux variés pourront concerner aussi bien la documentation de modèles et rapports mis en place, l’automatisation de certains process.