


MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance
Un Master of Science de deux ans à Genève, enseigné en anglais et parrainé par Edmond de Rothschild. Un premier semestre commun, puis une spécialisation en Finance de marché ou en Finance d’entreprise, avec la data et l’IA à chaque étape.
ou Finance d’entreprise
Enseignement 100 % en anglais
Nos partenaires
Choisissez votre spécialisation : Finance de marché ou Finance d’entreprise
Le semestre 1 est commun à tous les étudiants : marchés, finance d’entreprise et fondamentaux de la data. À partir du semestre 2, vous vous spécialisez. Cliquez sur une spécialisation pour adapter le programme et les débouchés ci-dessous, ou gardez les deux à l’écran.
Finance de marché
Pour qui ?
Pour les candidats qui visent un métier de trader, de structureur, d’analyste quantitatif ou de gérant de portefeuille, aiment travailler avec les chiffres, les modèles et les données de marché, et savent décider vite.
Le programme en bref
- Valorisation des produits de marché. Taux et dérivés dans le tronc commun, puis produits structurés et trading de matières premières.
- Trading algorithmique. Machine learning et IA pour concevoir et tester des stratégies de trading.
- Gestion d’actifs. Gestion de portefeuille et maîtrise du risque financier, de la gestion obligataire à la gestion de patrimoine.
- La data science au cœur du programme. Python, prévision de séries temporelles et machine learning appliqués aux données de marché, du premier semestre jusqu’aux systèmes en production.
Les métiers auxquels elle mène
- Trader, structureur, analyste quantitatif
- Analyste risques, trader de matières premières
- Data scientist au sein d’une équipe marchés
Parmi les employeurs : banques d’investissement, hedge funds, sociétés de gestion, family offices et sociétés de négoce de matières premières.
Finance d’entreprise
Pour qui ?
Pour les candidats qui visent la banque d’investissement, le private equity ou la finance d’entreprise, veulent valoriser des sociétés, structurer des opérations et conseiller des dirigeants, et sont à l’aise pour construire un dossier financier à partir de modèles et de données.
Le programme en bref
- Valorisation d’entreprises. Des sociétés saines aux sociétés en difficulté, avec les décisions de structure du capital et de financement.
- Fusions-acquisitions (M&A) et private equity. Conseil en acquisitions, puis modélisation de LBO et rachats d’entreprises au dernier semestre.
- Marchés de capitaux. Émissions d’actions et de dette (ECM/DCM).
- L’analyse de données au cœur du programme. Planification et analyse financières, audit par la data et machine learning appliqués aux décisions d’entreprise.
Les métiers auxquels elle mène
- Analyste en banque d’investissement, conseiller en fusions-acquisitions
- Analyste en private equity, financement d’actifs
- Analyste en finance d’entreprise et FP&A
Parmi les employeurs : banques d’investissement, boutiques de conseil, fonds de private equity et grands groupes.
Je ne sais pas encore, j’explore mes options
Vous pouvez dès maintenant commencer votre candidature. En la préparant, prenez rendez-vous avec notre équipe des admissions : elle vous aidera à choisir la spécialisation qui correspond à vos objectifs de carrière.
Le programme en détail →Le programme en quatre étapes
Un premier semestre commun donne à tous les mêmes bases en marchés, en finance d’entreprise et en data. À partir du semestre 2, les étudiants se spécialisent en Finance de marché ou en Finance d’entreprise, avec la data et l’IA appliquées à chacune.
- 01
Semestre 1 : le tronc commun
FinanceLes fondamentaux des marchés et de la finance d’entreprise, quelle que soit votre spécialisation.
Fixed Income & Rates Markets · Derivatives: Foundations & Pricing · Corporate Financial Analysis & Value Creation
Data & IAPython, SQL et statistiques dès le premier jour, au niveau qui correspond à votre parcours : Débutant, Intermédiaire ou Avancé.
- 02
Semestre 2 : la spécialisation
FinanceFinance de marchéCommodity Trading · AI for Algorithmic Trading · Structured Products & Pricing Strategies
Finance d’entrepriseM&A Advisory · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions
Data & IA, les deux spécialisationsLe machine learning au service des données financières : prévision de séries temporelles, modèles de langage et MLOps pour mettre un modèle en production.
- 03
Stage
Un stage de fin d’études de 3 à 9 mois au premier semestre de la deuxième année, à Genève ou dans une autre place financière.
Le stage permet d’appliquer la data et l’IA au sein d’une équipe de finance, dans des domaines comme l’automatisation des processus en gestion de patrimoine, la data et l’IA pour le trading de matières premières, la modélisation du risque de crédit, la recherche quantitative ou le trading algorithmique.
- 04
Semestre 4 : aller plus loin
FinanceFinance de marchéPortfolio Management and Quantitative Strategies · Sustainable & Impact Investing · Blockchain & Decentralised Finance
Finance d’entrepriseLBO Modelling & Private Equity · ECM/DCM Fundamentals · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
Data & IA, les deux spécialisationsAI for Finance: From Signal to System · AI systems at scale and cloud computing · causal inference and applied econometrics.
La data et l’IA appliquées à la finance
Trading algorithmique
Le machine learning pour construire et tester des stratégies de trading.
Prévision
Des modèles de séries temporelles pour les marchés et les comptes des entreprises.
Planification financière et audit
L’analyse de données pour planifier, contrôler et valoriser une entreprise.
Modèles en production
MLOps et ingénierie cloud pour mettre en service les modèles développés.
Au programme : valorisation, M&A, dérivés, trading algorithmique et IA
Le programme part des métiers que vous visez. Il s’organise en cinq domaines, autant de compétences que recherchent les équipes de finance : valoriser une entreprise, boucler une opération, opérer sur un marché, évaluer le risque, construire avec la data et l’IA. La data et l’IA traversent tous ces domaines, de votre premier cours de Python aux modèles en production.
Parrainé par :
01 Valorisation d’entreprises et finance d’entreprise
Corporate Financial Analysis & Value Creation · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions · Data for Financial Planning & Analysis · Data Analytics for Business Audit · Wealth Management & Family Office
02 Investissement : fusions-acquisitions, private equity et marchés de capitaux
M&A Advisory · LBO Modelling & Private Equity · ECM/DCM Fundamentals · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
03 Marchés : taux, trading et actifs numériques
Fixed Income & Rates Markets · Commodity Trading · AI for Algorithmic Trading · Blockchain, Crypto & Decentralised Finance · Corporate Entrepreneurship & Innovation Finance
04 Gestion des risques et dérivés
Derivatives: Foundations & Pricing · Structured Products & Pricing Strategies · Financial Risk Management: Corporate & Institutional
05 Data et IA
Python Fundamentals & Development Environment · SQL, Data Querying & Business Dashboards · Applied ML: Foundations, Engineering & Evaluation · Time Series Analysis & Forecasting · Generative AI · MLOps & Model Deployment · Data Engineering & Cloud Infrastructure · Causal Inference & Experimental Methods · Applied NLP: From fine-tuning to production · AI for Finance
Les cours de data sont proposés à trois niveaux (Débutant, Intermédiaire, Avancé) : vous démarrez là où votre parcours vous place.

Business Deep Dives : là où la théorie rencontre la pratique

Un Business Deep Dive (BDD) est un projet réel confié par une entreprise partenaire. Toutes les trois semaines, l’équipe dirigeante du partenaire présente un problème financier concret, avec ses données. Des équipes d’étudiants travaillent dessus, puis présentent leur analyse et leurs recommandations à cette même équipe dirigeante.
- 01
Le brief. Une entreprise partenaire présente un vrai problème et les données qui vont avec.
- 02
Le travail. Votre équipe analyse les données et prépare une recommandation.
- 03
La présentation. Vous présentez devant les dirigeants qui ont proposé le cas, et répondez à leurs questions.
- Mettre la théorie à l’épreuve. Ce que vous apprenez en cours est testé sur les données d’une vraie entreprise, pas sur un cas d’école.
- Construire son réseau. Vous rencontrez des professionnels de la finance pendant vos études, et pas seulement après le diplôme.
- Ouvrir des portes. Les BDD ouvrent la voie vers des stages et des emplois.

Étudiez la finance à Genève, l’une des premières places financières au monde
Banque privée et gestion d’actifs
Pictet, Lombard Odier, Edmond de Rothschild, Union Bancaire Privée, Mirabaud.
Négoce de matières premières
L’un des grands centres mondiaux du négoce, où Mercuria, Vitol, Gunvor et Trafigura pilotent depuis la ville d’importantes activités de trading.
Organisations internationales
L’Organisation des Nations Unies, l’Organisation mondiale du commerce, l’Organisation mondiale de la santé, l’Organisation internationale du travail et l’Organisation mondiale de la propriété intellectuelle.
Genève réunit banque privée, gestion d’actifs et négoce de matières premières. Pictet, Lombard Odier, Edmond de Rothschild et Union Bancaire Privée y ont leur siège, aux côtés d’UBS, de BNP Paribas, de Société Générale et de Crédit Agricole Indosuez.
Genève est aussi une ville où il fait bon vivre. Sûre, à taille humaine et internationale, elle a le lac Léman en plein centre, et les Alpes et le Jura à portée de main : baignade et voile en été, stations de ski à environ une heure en hiver. Elle figure régulièrement parmi les villes les plus agréables à vivre au monde.
Découvrir le campus de Genève →Des stages pour lancer votre carrière dans la finance
Chaque étudiant effectue un stage de 3 à 9 mois, dans des domaines très variés de la finance, du private equity au risque de crédit en passant par l’IA. Les stages peuvent se faire à Genève ou dans d’autres grandes places financières, comme Londres, New York ou Singapour.

« Pendant mes études à Albert School, on m’a proposé un stage chez Pictet à Genève, comme ingénieur en IA générative. L’école nous prépare à un processus de recrutement exigeant et nous pousse à voir grand dès les premières expériences professionnelles. »

Des carrières en banque d’investissement, private equity, trading et gestion des risques
ont décroché un emploi avant la fin du programme. Données 2026, sur l’ensemble des programmes de finance d’Albert School.
Voici les voies que visent les étudiants, la spécialisation qui y mène et les cours qui y préparent.
Finance d’entrepriseBanque d’investissement et fusions-acquisitions
M&A Advisory · Business Valuation: From Mature to Distressed · Capital Structure & Financing Decisions · ECM/DCM Fundamentals
Finance d’entreprisePrivate equity et financement d’actifs
LBO Modelling & Private Equity · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets · Corporate Entrepreneurship & Innovation Finance
Finance d’entrepriseFinance d’entreprise et FP&A
Corporate Financial Analysis & Value Creation · Data for Financial Planning & Analysis · Data Analytics for Business Audit
Finance de marchéTrading et structuration
Derivatives: Foundations & Pricing · Structured Products & Pricing Strategies · Fixed Income & Rates Markets
Finance de marchéAnalyse quantitative et trading algorithmique
AI for Algorithmic Trading · Time Series Analysis & Forecasting · Reinforcement Learning · AI for Finance: From Signal to System
Finance de marchéNégoce de matières premières
Commodity Trading · Fixed Income & Rates Markets · Time Series Analysis & Forecasting
Les deux spécialisationsGestion des risques
Financial Risk Management: Corporate & Institutional · Derivatives: Foundations & Pricing · Applied Statistics & Econometrics for Business
Les deux spécialisationsGestion de patrimoine et gestion d’actifs
Wealth Management & Family Office · Asset Finance: Infrastructure, Real Estate & Private Assets
Les deux spécialisationsData science et IA en finance
MLOps & Model Deployment · Generative AI I and II · Applied NLP: From Fine-Tuning to Production · Data Engineering & Cloud Infrastructure
Salaires de départ habituels en finance
Salaire annuel brut de base, postes juniors en Suisse. Fourchettes indicatives issues d’enquêtes salariales (données 2023–2026).
Une communauté construite autour de la finance
À Albert School, la finance ne s’arrête pas à la salle de cours. Les étudiants ont bâti des communautés autour d’elle, et l’école soutient et valorise leurs initiatives.

Albert Quant Trading Club
Une asso d’étudiants en Bachelor et en Master passionnés par la finance de marché, le trading algorithmique et la recherche quantitative. Elle organise des préparations aux entretiens, des rencontres avec des recruteurs et des simulations de trading. Sa première simulation, menée avec AmplifyME et Morgan Stanley, a réuni 139 étudiants, et l’asso a noué un partenariat avec Jane Street.

Albert Capital
Une asso de finance de marché et d’investissement, créée par Fadi Hassan sur le campus de Genève.
Un diplôme conjoint avec Mines Paris – PSL
Mines Paris – PSL est l’une des plus anciennes écoles d’ingénieurs de France et un membre fondateur de l’Université PSL, classée n° 1 en France et 34e au monde au QS World University Rankings 2027. Vous obtenez un diplôme délivré conjointement par Mines Paris – PSL et Albert School.
Diplôme conjoint Mines Paris – PSL / Albert School
Un Master (Bac+5) en data science et management, conçu pour répondre aux défis technologiques et économiques des entreprises, avec un accent sur la transformation numérique.

Grade de Master
Par arrêté du 3 mars 2026, publié au Journal officiel le 12 avril 2026, Mines Paris – PSL, en partenariat avec Albert School, est autorisée à délivrer le grade de Master à son Master of Science. Conféré par le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, il étend au niveau Master la reconnaissance nationale du partenariat.

Soutenu par des figures majeures de la finance

« Aujourd’hui, même en finance, savoir coder en Python peut valoir davantage qu’un diplôme de mathématiques financières. La data est un atout clé pour les entreprises, et ceux qui allient expertise métier et expertise data seront les gagnants de demain. »

Parrainé par Ariane de Rothschild
Ariane de Rothschild, directrice générale d’Edmond de Rothschild, parraine le MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance. Edmond de Rothschild collabore aussi avec le programme sur les Business Deep Dives, et des étudiants en Master ont effectué leur stage au sein du groupe.
« L’écart entre la vie réelle et ce que l’on apprend à l’université est énorme, et la digitalisation l’a encore accéléré. Je trouve qu’Albert School répond précisément à ce que devrait faire une université aujourd’hui : préparer les étudiants et leur donner les moyens d’entrer vraiment dans la vie professionnelle. »

Trois étapes pour rejoindre le programme
Pour candidater, vous devez être titulaire d’un Bachelor ou d’un Master. Vos relevés de notes comptent, mais c’est lors de l’entretien que nous voyons comment vous réfléchissez, au-delà de ce que vous avez étudié.
Créez votre espace candidat pour démarrer votre candidature.
Déposez vos relevés de notes, votre CV et votre lettre de motivation.
Le GMAT, le TAGE MAGE, le CFA et d’autres documents sont facultatifs, mais vivement recommandés.
Une évaluation de votre motivation et de l’adéquation avec le programme, suivie d’un casse-tête qui teste votre capacité d’analyse et de raisonnement sous pression.
Frais de scolarité et financement
Découvrez le coût complet du programme, ainsi que les facilités de paiement et les solutions de financement disponibles.
Voir les frais de scolarité →Questions fréquentes : MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance
Quels sont les débouchés du MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance ?
94 % des étudiants décrochent un emploi avant la fin du programme. Les diplômés se dirigent vers la banque d’investissement et le M&A, le private equity, le trading et la structuration, l’analyse quantitative, la gestion des risques, la gestion d’actifs et de patrimoine, ainsi que vers des postes data et IA au sein d’institutions financières.
Quelles sont les deux spécialisations du MSc Data & AI for Quantitative and Corporate Finance ?
Le semestre 1 est commun à tous les étudiants. À partir du semestre 2, ils choisissent la spécialisation Finance de marché ou Finance d’entreprise. Les cours de spécialisation se déroulent en petits groupes, avec des intervenants du monde professionnel.
Comment choisir entre Finance de marché et Finance d’entreprise ?
Choisissez Finance d’entreprise pour le M&A, le LBO, le private equity et l’ECM/DCM, avec des cours comme M&A Advisory, Business Valuation: From Mature to Distressed et LBO Modelling & Private Equity. Choisissez Finance de marché pour les métiers du trading, de la structuration et de la finance quantitative, avec des cours comme Commodity Trading, Structured Products & Pricing Strategies et AI for Algorithmic Trading. Si vous hésitez encore, le semestre 1 est identique pour tous : vous pouvez candidater dès maintenant et faire votre choix avec notre équipe des admissions.
Le programme couvre-t-il les fusions-acquisitions (M&A) et le private equity ?
Oui. Corporate Financial Analysis & Value Creation fait partie du tronc commun. La spécialisation Finance d’entreprise y ajoute M&A Advisory (30 h) et Business Valuation: From Mature to Distressed (30 h) au semestre 2, puis LBO Modelling & Private Equity (24 h) et ECM/DCM Fundamentals au semestre 4.
Le programme couvre-t-il la finance quantitative et le trading algorithmique ?
Oui. Fixed Income & Rates Markets et Derivatives: Foundations & Pricing font partie du tronc commun. La spécialisation Finance de marché y ajoute Commodity Trading, Structured Products & Pricing Strategies et AI for Algorithmic Trading, en complément du machine learning, de l’analyse de séries temporelles et de Python. Les étudiants peuvent aussi rejoindre l’asso Albert Quant Trading Club.
Le programme comprend-il un stage ?
Oui. Le semestre 3 est un stage de fin d’études de 3 à 9 mois (30 ECTS). Il peut se dérouler à Genève ou dans d’autres places financières comme Londres, New York ou Singapour. Quelques exemples chez des étudiants en Master : private equity chez B3 Partners, relations investisseurs chez Naxicap Partners, modélisation du risque de crédit chez UniCredit, et IA & data chez Edmond de Rothschild Systemic Regeneration.
Pourquoi étudier la finance à Genève ?
Genève est l’une des premières places financières au monde. Les enseignants exercent dans des institutions de renom, les étudiants travaillent sur des Business Deep Dives autour de vrais enjeux financiers, et la ville figure parmi les meilleures au monde pour la qualité de vie.
La promotion est-elle internationale ?
À Genève, la promotion réunit plus de 13 nationalités, de la Suisse, de la France, de l’Espagne et de l’Italie au Maroc, à l’Ukraine, aux États-Unis, à l’Argentine, à l’Iran et aux Émirats arabes unis. Tous les cours sont enseignés en anglais.
Quelle différence entre le MSc à temps plein et le format en apprentissage ?
Le format à temps plein offre davantage d’heures de cours : les étudiants vont plus loin et disposent d’un choix de cours plus large. Il donne aussi accès à des stages d’été sélectifs et prépare aux profils recherchés en banque d’investissement, en trading et en private equity. Le format en alternance convient aux étudiants qui souhaitent partager leur temps entre l’école et l’entreprise.
Qu’est-ce qu’un Business Deep Dive ?
Un projet réel confié par une entreprise partenaire. Des équipes d’étudiants travaillent sur ses données, puis présentent leurs recommandations aux dirigeants qui ont posé le cas. C’est là que les notions vues en cours rencontrent la pratique, et que les étudiants commencent à se constituer un réseau qui peut mener à des stages et à des emplois.
Quelles entreprises collaborent avec le programme sur les Business Deep Dives ?
À Genève, notamment Edmond de Rothschild, Crédit Agricole Indosuez et SwissBorg. Albert School travaille aussi avec des banques et des institutions financières sur ses autres campus, dont Pictet, BNP Paribas et Société Générale.
Le diplôme est-il reconnu ?
Oui. Le MSc est un diplôme conjoint de Mines Paris – PSL et d’Albert School, et il est accrédité. Par arrêté du 3 mars 2026, publié au Journal officiel le 12 avril 2026, Mines Paris – PSL est autorisée à délivrer le grade de Master à ce Master of Science, conféré par le ministère français de l’Enseignement supérieur et de la Recherche.
Le programme est-il enseigné en anglais ?
Oui. Tous les cours sont enseignés en anglais, par un corps professoral international de professionnels en activité, et la promotion est elle aussi internationale.
Qui enseigne dans le MSc ?
Les enseignants viennent du monde de l’entreprise. Plus de 50 professionnels enseignent à Genève, et tous exercent un poste en entreprise en parallèle de leurs cours : la théorie s’appuie donc directement sur l’expérience du terrain. Par exemple :
- Valery Varin, enseignant en data et coordinateur des Business Deep Dives : ancien Head of Data and AI chez Uber et Head of Africa chez Twitter, MBA de HEC Paris.
- Laure Petiteau, enseignante en stratégie en Bachelor : plus de 20 ans comme cadre dirigeante en finance chez Procter & Gamble, Master de l’ESCP Business School.
- Deia Markova, enseignante en financement d’actifs : ancienne Head of Trade and Sustainable Commodity Finance chez Société Générale, Université de Saint-Gall.
- Benjamin Forestier, enseignant en M&A : chargé de cours à l’École polytechnique, à HEC Paris et à l’ESSEC.
D’autres enseignants de finance exercent actuellement chez Edmond de Rothschild Asset Management, Mercuria, Citi Private Bank et BCGE. Découvrir notre équipe pédagogique →
























