Salaire Quant Developer 2025 : 5 800€ Junior vs 15 000€ Expert Trading

Revenus nets mensuels moyens. Données banques d'investissement, hedge funds et trading haute fréquence 2024.

180k€

Expert/an net

+159%

Expert vs junior

+120%

Hedge fund vs banque

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Comparatif revenus par expérience et structure

Niveau/Statut	Banque française	Banque US/UK	Hedge Fund	Prop Trading
Junior 0-2 ans	4 800-5 800€	6 000-7 500€	7 000-9 000€	6 500-8 500€
Confirmé 2-5 ans	5 800-7 500€	7 500-10 000€	9 000-12 000€	8 500-11 000€
Senior 5-10 ans	7 500-10 000€	10 000-13 000€	12 000-15 000€	11 000-14 000€
Expert 10+ ans	10 000-12 500€	13 000-16 000€	15 000-20 000€	14 000-18 000€
Lead/VP	12 500-15 000€	16 000-20 000€	20 000-30 000€	18 000-25 000€

Sources : eFinancialCareers, Glassdoor, cabinets recrutement finance 2024. Hors bonus.

Missions et responsabilités principales

Développement modèles : Pricing, risque, trading algorithmique
Implementation stratégies : C++, Python, Java haute performance
Backtesting : Validation historique, optimisation
Infrastructure trading : Low latency, co-location, FIX
Risk management : VaR, stress testing, limites
Data engineering : Big data, real-time processing
Machine learning : Prédictions, pattern recognition
Support traders : Outils, dashboards, analytics

Compétences techniques essentielles

C++ : Performance critique, low latency
Python : Prototypage, data science, ML
Java/C# : Applications enterprise, middleware
SQL/NoSQL : Databases, time series, KDB+
Linux : Système, optimisation kernel
Mathématiques : Stochastique, calcul différentiel
Statistiques : Économétrie, séries temporelles
Finance : Dérivés, marchés, Greeks

Langages et frameworks spécialisés

C++ moderne : C++20, templates, STL
Python scientifique : NumPy, Pandas, SciPy
R : Statistiques, backtesting
Rust : Sécurité, performance
CUDA : GPU computing, parallélisation
FPGAs : Hardware acceleration
Matlab : Prototypage mathématique
Julia : Calcul scientifique haute performance

Modèles mathématiques et pricing

Black-Scholes : Options européennes, Greeks
Monte Carlo : Simulations, options exotiques
Arbres binomiaux : Options américaines, early exercise
Modèles stochastiques : Heston, SABR, volatilité
Copules : Dépendances, corrélations
Machine Learning : Deep learning, reinforcement
Calibration : Surfaces volatilité, paramètres
PDE numériques : Différences finies, éléments finis

Trading algorithmique et HFT

Market making : Spreads, inventaire, quotes
Arbitrage statistique : Pairs trading, cointegration
Momentum : Trend following, breakouts
Mean reversion : Oscillateurs, z-scores
High frequency : Microstructure, latence
Smart order routing : Venues, dark pools
Execution algorithms : VWAP, TWAP, implementation
Alpha generation : Signaux, facteurs, backtests

Gestion des risques quantitative

Value at Risk : Historical, Monte Carlo, parametric
Expected Shortfall : CVaR, tail risk
Stress testing : Scénarios, sensibilités
Greeks : Delta, gamma, vega, theta
Credit risk : CVA, DVA, XVA
Counterparty risk : Collateral, netting
Liquidity risk : Market impact, funding
Backtesting VaR : Validation, exceptions

Infrastructure et systèmes trading

Low latency : Microseconde, optimisation
Co-location : Proximité exchanges
FIX protocol : Messaging, connectivity
Market data : Feeds, normalization
Order management : OMS, routing, execution
Risk systems : Real-time, limits, alerts
Monitoring : Performance, latency, errors
Disaster recovery : Redundancy, failover

Big Data et technologies

Hadoop/Spark : Distributed computing
Kafka : Streaming, event processing
Time series DB : KDB+, InfluxDB, TimescaleDB
Cloud computing : AWS, Azure, GCP
Containers : Docker, Kubernetes
Data lakes : Storage, processing
Real-time analytics : Stream processing
Data pipelines : ETL, orchestration

Machine Learning en finance

Deep Learning : Neural networks, LSTM, GRU
Reinforcement Learning : Trading strategies, Q-learning
NLP : Sentiment analysis, news trading
Computer Vision : Chart patterns, satellite data
Ensemble methods : Random forests, XGBoost
Feature engineering : Technical indicators, factors
Backtesting ML : Walk-forward, cross-validation
Alternative data : Social media, satellites, IoT

Produits dérivés et structurés

Options vanilles : Calls, puts, strategies
Options exotiques : Barriers, asiatiques, lookback
Swaps : Interest rate, currency, credit
Futures : Index, commodities, bonds
Produits structurés : Autocalls, reverse convertibles
Credit derivatives : CDS, CDO, tranches
Volatilité : VIX, variance swaps
Hybrides : Convertibles, equity-linked

Spécialisations par marché

Equities : +35-45% actions, ETFs
Fixed Income : +40-50% obligations, rates
FX : +45-55% devises, emerging markets
Commodities : +50-60% énergie, métaux
Crypto : +60-80% Bitcoin, DeFi, NFTs
Credit : +40-50% corporate, sovereign
Volatilité : +55-65% options, variance
Structured products : +45-55% retail, institutional

Crypto-actifs et DeFi

Trading crypto : Spot, futures, perpetuals
DeFi protocols : AMM, lending, yield farming
Smart contracts : Solidity, Rust, audits
MEV : Arbitrage, sandwich attacks
Market making : CEX, DEX, liquidity
Quantitative strategies : Cross-exchange, funding
On-chain analytics : Blockchain data, metrics
Custody : Cold storage, multi-sig

Conformité et réglementation

MiFID II : Best execution, reporting
EMIR : Clearing, collateral
Basel III/IV : Capital, liquidity
FRTB : Market risk, trading book
Dodd-Frank : Volcker rule, swaps
MAR : Market abuse, surveillance
GDPR : Data protection, privacy
ESG : Sustainable finance, reporting

Optimisation et performance

Profiling : CPU, memory, cache
Multithreading : Concurrency, lock-free
SIMD : Vectorization, intrinsics
Memory management : Allocation, pools
Network optimization : Kernel bypass, RDMA
Compiler flags : O3, LTO, PGO
Hardware : CPU affinity, NUMA
Benchmarking : Latency, throughput

Testing et validation modèles

Unit testing : GoogleTest, pytest
Integration testing : End-to-end, scenarios
Backtesting : Historical data, slippage
Paper trading : Simulation, validation
A/B testing : Strategies comparison
Model validation : Independent review
Stress testing : Extreme scenarios
Performance testing : Load, latency

Collaboration avec les équipes

Traders : Requirements, feedback, support
Quant researchers : Models implementation
Risk managers : Limits, monitoring
IT infrastructure : Systems, connectivity
Compliance : Regulations, controls
Sales : Client solutions, pricing
Middle office : Operations, reconciliation
Front office : Trading desk, strategies

DevOps et CI/CD

Version control : Git, branching strategies
CI/CD : Jenkins, GitLab CI, automation
Code review : Pull requests, standards
Documentation : Technical specs, APIs
Monitoring : Prometheus, Grafana
Logging : ELK stack, analysis
Deployment : Blue-green, canary
Infrastructure as Code : Terraform, Ansible

Certifications et formations

CQF : Certificate Quantitative Finance
FRM : Financial Risk Manager
CFA : Chartered Financial Analyst
Masters : Financial Engineering, Maths
PhD : Physics, Maths, CS valorisé
Cloud certs : AWS, Azure, GCP
ML certs : Deep Learning, TensorFlow
Formations internes : Produits, marchés

Parcours d'évolution professionnelle

Junior Quant Dev : 4 800-7 000€
Quant Dev : 7 000-10 000€
Senior Quant Dev : 10 000-13 000€
Lead Quant Dev : 13 000-16 000€
VP Quantitative : 16 000-20 000€
Director/MD : 20 000-30 000€
Head of Quant : 25 000-40 000€
Partner HF : 30 000-50 000€+

Structure de rémunération

Salaire fixe : 60-70% compensation totale
Bonus annuel : 30-100% du fixe banques
Bonus HF : 100-300% du fixe possible
Stock options : Tech firms, startups
Carried interest : Hedge funds, prop trading
Sign-on bonus : 50-200k€ seniors
Deferred comp : Vesting 3-5 ans
Benefits : Santé, retraite, gym

Principaux employeurs et lieux

Londres : City, Canary Wharf, top salaires
New York : Wall Street, Greenwich CT
Paris : La Défense, banques françaises
Zurich : UBS, Credit Suisse
Hong Kong : Asie-Pacifique hub
Singapore : Trading Asie, commodities
Amsterdam : Market making, HFT
Chicago : Futures, options, prop shops

Types d'employeurs

Banques US : Goldman, JPM, Morgan Stanley
Banques EU : BNP, SocGen, Deutsche
Hedge Funds : Citadel, Two Sigma, DE Shaw
Prop Trading : Jane Street, Optiver, IMC
Asset Managers : BlackRock, Vanguard
Fintech : Bloomberg, Refinitiv
Crypto : Binance, FTX, Jump Trading
Startups : Quant funds, robo-advisors

Tendances et évolutions du marché

AI/ML : Deep learning trading dominant
Alternative data : Satellites, IoT, social
Crypto/DeFi : Forte croissance demande
ESG investing : Quant ESG strategies
Cloud migration : Hybrid infrastructures
Quantum computing : Recherche, potentiel
RegTech : Automatisation compliance
Low latency : Nanoseconde objectif

Soft skills essentielles

Communication : Expliquer complexité
Problem solving : Créativité, innovation
Pressure : Deadlines, trading live
Teamwork : Collaboration cross-functional
Business sense : Comprendre enjeux
Attention détail : Précision critique
Curiosité : Apprentissage continu
Éthique : Intégrité, compliance

Conditions de travail

Heures : 50-70h/semaine moyenne
Stress : Élevé, deadlines serrées
On-call : Support production 24/7
Remote : Hybride post-COVID
Voyages : Limités, sauf seniors
Formation : Continue, conferences
Competition : Intense, performance-driven
Burnout risk : Élevé, turnover important

Conseils pour réussir

Fondamentaux : Maths, stats, CS solides
Projets perso : GitHub, Kaggle, trading bots
Networking : Meetups, conférences quant
Certifications : CQF, FRM valorisées
Stages : Internships grandes banques
Compétitions : Trading competitions, hackathons
Publications : Research papers, blogs
Mentoring : Senior quants guidance

Reconversion et opportunités

Portfolio Manager : Gestion fonds propre
Quant Researcher : R&D stratégies
Risk Manager : Expertise quantitative
Fintech CTO : Leadership technique
Data Science : Tech companies, GAFA
Consulting : Expert indépendant
Academia : Recherche, enseignement
Entrepreneuriat : Quant fund, startup

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Questions fréquentes Quant Developer

Quelle formation pour devenir Quant Developer ?

Master/PhD Maths, Physics, CS, Engineering top schools. Grandes écoles (X, Centrale, Ponts). Masters Financial Engineering. Solides bases maths/stats/programmation indispensables.

Faut-il un PhD pour les meilleures positions ?

Pas obligatoire mais valorisé (+20-30% salaire). Masters suffisant si excellentes compétences techniques. PhD ouvre portes recherche quantitative. Expérience peut compenser.

Quels langages maîtriser en priorité ?

C++ indispensable (performance). Python essentiel (prototypage, ML). SQL requis. Java/C# utiles. R pour stats. CUDA/GPU computing différenciant.

Londres ou Paris pour débuter ?

Londres salaires +40-60% mais coût vie élevé. Paris opportunités croissantes. Londres plus international, mobilité. Paris bon tremplin, moins compétitif.

Les bonus sont-ils garantis ?

Non, liés performance individuelle/équipe/firme. Banques 30-100% fixe. Hedge funds 100-300% possible. Volatils, peuvent être nuls mauvaise année.

Peut-on travailler en remote ?

Hybride courant post-COVID (2-3 jours bureau). Full remote rare (sécurité, collaboration). Startups/crypto plus flexibles. Séniorité augmente flexibilité.

Comment passer en hedge fund ?

2-5 ans expérience banque minimum. Track record solide. Réseau important. Compétences pointues valorisées. Préparation intensive entretiens techniques.

Le métier est-il menacé par l'IA ?

Non, l'IA augmente demande quants. Évolution vers ML/DL engineering. Expertise humaine reste critique. Nouveaux outils, pas remplacement.

Quelle work-life balance espérer ?

Limitée, 50-70h/semaine norme. Pics 80h+ possibles. Meilleure prop trading que banques. Amélioration avec séniorité. Compensation élevée compense partiellement.

Comment négocier son package ?

Connaître benchmarks marché. Multiple offres idéal. Négocier sign-on, garantie bonus. Valoriser compétences rares. Timing important (budgets annuels).

Calculer mes revenus selon ma spécialisation

Méthodologie : Données collectées auprès de cabinets recrutement finance (Michael Page, Hays), Glassdoor, eFinancialCareers. Échantillon 250+ quant developers Europe. Hors bonus variables.

Mise à jour : août 2025