Interview : Julia Renard

Optimisation de notre système de données financières · 5 septembre 2024

Julia Renard, étudiante en Data Science à l’EPFL a effectué un stage de deux mois chez MFM. Une opportunité pour elle de découvrir le monde de la finance et de mettre en pratique ses compétences académiques. Dans cet interview, nous explorons son expérience et les réalisations majeures de son stage.

Dans le cadre de votre master en Data Science à l’EPFL, pouvez-vous expliquer en quoi consistait votre stage chez MFM et quels ont été vos principaux accomplissements ?
Julia: Chaque jour, MFM reçoit une grande quantité de données financières qui doivent être traitées et enregistrées. Pour répondre à ces besoins, MFM a développé un système d’analyse des données qui s’est perfectionné au fil du temps avec différentes fonctions afin de répondre aux besoins de l’équipe quantitative et d’investissement. Bien que ce système fonctionne parfaitement, il n’utilise plus les outils les plus modernes. L’objectif de mon stage était de commencer la migration et l’optimisation d’une partie de ce système. J’ai donc recréé une partie de l’application actuelle en utilisant le framework SQLAIchemy pour la structurer en un modèle ORM (Object Relational Mapping). Ce changement de structure a modifié la manière dont nous interagissons avec la base de données. Plutôt que d’envoyer des requêtes SQL brutes, nous créons des “objects” que nous pouvons manipuler selon les besoins des développeurs. Ce nouveau système remplit les mêmes fonctions, mais sous une forme différente. C’est ce que nous appelons un “outil parallèle” pour créer une couche d’abstraction.

Quels avantages il y a-t-il à utiliser ce nouveau modèle ORM ?
Julia : Transformer la base de données en utilisant le modèle ORM présente plusieurs avantages. Le système devient plus robuste en cas de changements internes, plus flexible, et plus facile à maintenir lors de l’ajout ou retrait d’une fonctionnalité. Il sera également plus facile à debugger en cas de comportement inhabituel.
Concrètement, j’ai contribué à optimiser le système, améliorer son efficacité, sa rapidité et sa robustesse.

Comment l’EPFL vous prépare-t-ils à intégrer le monde du travail, et plus spécifiquement à développer l'application ORM de MFM?
Julia : La formation en Data Science de l’EFPL me prépare bien et nous sommes bien outillés. Le programme nous apprend à mettre en place des méthodes automatisées pour résoudre des problèmes, à consulter la documentation existante et à prendre en main de nouveaux “frameworks” - structures. Chaque situation ou problématique rencontrée est unique et nécessite le développement de solutions spécifiques.

Y a-t-il une grande différence entre le traitement des données financière et celui d’autres types de données ?
Julia: En réalité, il n’y a pas de grande différence. Le type de données que je reçois peut varier, mais il n’y a pas de différence dans mon travail. Je pourrais traiter des données financières sans même m’en rendre compte. Mes compétences sont transférables à tout domaine et à tout type de données.

Quel est le rôle spécifique que vous occupez dans le traitement des données ?
Julia: Je ne suis pas impliquée dans l’analyse des données. Mon rôle consite plutôt à gérer la manière dont les données sont organisées, traitées et transformées. Par conséquent, je n’ai pas besoin de comprendre la logique du business derrière les données, mais plutôt la compréhension du système de gestion des données.

Au cours de ces deux mois, vous avez eu un aperçu de notre travail. Quelle est votre impression générale, que retenez-vous du monde de la finance ?
Julia : J’ai été impressionnée par la complexité et l’expertise requises pour mesurer la performance des différentes stratégies d’investissement. J’ai réalisé l’importance d’observer la performance sur de longues périodes pour tirer du sens de tous ces indices. Bien que cela ait été parfois frustrant de ne pas savoir immédiatement comment les données que j’ai traitées sont utilisées, j’ai beaucoup apprécié d’être intégrée aux réunions hebdomadaires de l’équipe. Ces réunions m’ont permis de mieux comprendre le contexte dans lequel mon travail s’inscrit. J’ai eu beaucoup de plaisir à réaliser ce stage, qui a été une expérience enrichissante.