Ingénieur financier
L’ingénieur financier conçoit des modèles mathématiques pour valoriser des actifs financiers, gérer les risques et structurer des produits complexes. Expert en finance quantitative, il travaille principalement dans les banques d’investissement, les sociétés de gestion d’actifs ou les directions financières de grands groupes, à l’intersection des mathématiques, de la finance et de l’informatique.
Missions principales
En valorisation et modélisation, l’ingénieur financier développe des modèles de pricing pour évaluer des actions, des obligations, des produits dérivés (options, swaps, futures) et des produits structurés. Il conçoit des outils d’aide à la décision pour les gérants, traders et analystes : modèles de simulations, scénarios de marché, backtests de stratégies d’investissement.
Dans la gestion des risques, il identifie, modélise et surveille les risques de marché, de crédit et de liquidité. Il calcule des indicateurs comme la VaR (Value at Risk), réalise des stress tests et propose des stratégies de couverture (hedging) pour protéger les portefeuilles contre les événements adverses.
En structuration, il participe à la conception de produits financiers sur mesure : obligations structurées, fonds à formule, solutions d’investissement complexes pour des clients institutionnels. Il innove pour proposer de nouvelles approches d’optimisation de portefeuilles selon les contraintes de performance et de risque.
Il développe également des logiciels et outils de gestion financière, automatise les calculs de pricing et de risque, et produit des rapports analytiques pour les comités de direction.
Compétences requises
Une maîtrise solide des mathématiques appliquées est la base du métier : probabilités, statistiques, processus stochastiques, analyse numérique et optimisation. La connaissance approfondie des produits de marché (dérivés, taux, crédit, actions) et des méthodes de gestion des risques (VaR, stress tests) est indispensable.
La programmation est omniprésente dans ce métier : Python, R, VBA et parfois C++ pour les applications nécessitant de la performance. La maîtrise des outils Bloomberg ou Reuters est aussi attendue. Un bon niveau d’anglais est indispensable, les marchés financiers étant internationaux et la documentation souvent en anglais.
Formation et accès au métier
Le poste est accessible après un bac+5 de haut niveau : diplôme d’ingénieur (Polytechnique, Centrale, ENSAE, INSA) avec spécialisation en mathématiques appliquées ou finance quantitative, master spécialisé en finance de marché dans une grande école de commerce (HEC, ESSEC, ESCP, EDHEC), ou master universitaire en mathématiques-probabilités avec option finance.
Les stages en salle de marché, en gestion d’actifs ou en risk management sont déterminants pour l’insertion. Les recruteurs attendent une double compétence : une solide culture mathématique et une vraie pratique des marchés financiers.
Salaire
En début de carrière, un ingénieur financier gagne entre 3 000 et 4 500 € brut par mois, soit 36 000 à 54 000 € brut par an. La moyenne tous niveaux confondus se situe autour de 60 000 à 64 000 € brut annuels selon les données Hellowork et Studi 2025. Les profils expérimentés dans les banques d’investissement ou les grandes sociétés de gestion peuvent dépasser les 7 000 à 10 000 € brut mensuels, bonus compris.
La part variable est significative dans ce secteur, notamment dans les desks de structuration et de trading. Le niveau de rémunération est l’un des plus élevés parmi les métiers de l’ingénierie et de la finance, particulièrement à Paris où se concentre la majorité des emplois.
Évolutions de carrière
Un ingénieur financier peut évoluer vers des postes de quant senior, responsable d’équipe de modélisation ou responsable de la gestion des risques. Certains basculent vers des fonctions plus commerciales : trader, sales de produits structurés, gérant de portefeuille ou banquier en financement structuré. La direction financière et les fonctions de conseil en risk management ou en réglementation financière sont aussi des débouchés courants.
L’essor de la data science appliquée à la finance ouvre également des perspectives vers les fintechs, les robo-advisors et les plateformes de trading algorithmique, des secteurs qui recrutent activement des profils alliant expertise quantitative et maîtrise des technologies numériques.
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