Description
Description d'emploi
La fonction Science des données d’iA Gestion mondiale d’actifs (iAGAM) joue un rôle clé dans la transformation stratégique des activités de placement et contribue à la vision à long terme de l’organisation ainsi qu’à ses objectifs en matière de systèmes et de capacités analytiques évolutifs. L’équipe collabore étroitement avec les équipes de placement de première ligne (Front Office) afin de moderniser les processus analytiques, de mettre en place des solutions infonuagiques et d’accélérer l’adoption de capacités avancées d’analytique et d’intelligence artificielle. Dans le cadre de ce mandat, l’équipe analytique se concentre sur la livraison de produits de données analytiques fiables, de solutions analytiques évolutives et de jeux de données de placement normalisés qui favorisent une prise de décision cohérente au sein des équipes de placement.
L’équipe contribue à moderniser les fondations de données et d’analytique qui soutiennent la production de rapports, l’analyse quantitative, les perspectives de portefeuille et les processus de placement propulsés par l’intelligence artificielle.
Construisez l’avenir avec nous
Le Directeur adjoint conçoit et soutient des produits de données et d’analytique ainsi que des solutions de visualisation pour les équipes de placement. Il assume la responsabilité de l’ensemble du cycle de vie des produits, y compris la conception, le développement, les tests, le déploiement, la documentation, la surveillance et le soutien en production. Le rôle combine une solide expertise en développement, des connaissances quantitatives et financières ainsi qu’une excellente maîtrise des pratiques modernes d’ingénierie des données.
Le Directeur adjoint répond aux besoins complexes des équipes de placement en mettant en œuvre des solutions de données bien conçues, gouvernées, réutilisables et évolutives. Il tire également parti des capacités de développement et d’analytique propulsées par l’IA afin d’accélérer la livraison de solutions à haute valeur ajoutée, de moderniser les solutions existantes, de réduire la dette technique et de développer de nouvelles expériences analytiques.
De plus, le Directeur adjoint démontre de solides compétences en leadership et sait orienter et mobiliser les équipes, tant sur le plan fonctionnel que transversal, dans le cadre des projets dont il a la responsabilité. Ce poste est axé sur l’ingénierie des données et exige une très bonne compréhension des concepts financiers liés à la gestion de portefeuille. Il ne s’agit toutefois pas d’un rôle de recherche quantitative ou de gestion de portefeuille.
Ce que vous accomplirez à nos côtés
Ingénierie de produits de données quantitatives
- Concevoir et développer des produits de données quantitatives gouvernés, documentés et réutilisables, offrant des données et calculs de placement cohérents à travers l’organisation.
- Développer en Python des processus analytiques complexes, notamment pour les calculs financiers, les séries historiques (time series), le rendement, le risque et l’analyse de portefeuille.
- Transformer la logique analytique en solutions testées, documentées et prêtes pour la production.
- Utiliser l’IA pour accélérer la conception, la modernisation, les tests et la livraison de produits analytiques.
- Développer des visualisations et des applications analytiques à l’aide d’outils tels que Power BI et Streamlit.
- Traduire les besoins de placement et les concepts d’affaires en conceptions techniques claires et maintenables.
Modélisation des données et ingénierie infonuagique
- Concevoir des modèles de données de placement fiables et réutilisables qui tiennent compte des besoins d’affaires des consommateurs .
- Utiliser des librairies telles que dbt pour les transformations, les tests, la documentation, le lignage et la modélisation gouvernée.
- Développer des pipelines évolutifs et des jeux de données organisés et contrôlés pour les principaux domaines de placement et être en mesure de les orchestrer de façon optimale avec un orchestrateur tel que Prefect ou AirFlow.
- Appliquer des définitions d’affaires, assigner des propriétaires de données, des attentes de qualité et des normes de modélisation claires.
- Contribuer à des modèles d’ingénierie et à des capacités de plateforme réutilisables.
Responsabilité de production et fiabilité
- Prendre en charge les produits de données sur l’ensemble de leur cycle de vie, de la conception au soutien en production.
- Mettre en place des contrôles appropriés de qualité, de rapprochement, de surveillance, de capacité de reprise et de soutien opérationnel. iA Global Asset Management | Data Science
- Analyser les incidents de production, en déterminer les causes fondamentales et mettre en œuvre des solutions durables.
- Veiller à ce que les produits soient observables, bien documentés et maintenables par d’autres membres de l’équipe.
- Concilier les besoins immédiats avec la fiabilité, la normalisation et la réutilisation à long terme.
Partenariat avec les équipes de placement
- Collaborer directement avec les gestionnaires de portefeuille ainsi qu’avec les équipes de rendement, de risque et les autres équipes de placement.
- Comprendre les processus analytiques existants et les moderniser sous forme de produits de données évolutifs.
- Établir clairement les exigences, les définitions d’affaires, les hypothèses et les résultats attendus.
- Communiquer clairement les choix de conception techniques, les limites et les considérations opérationnelles.
- Favoriser l’adoption et l’amélioration continue des produits livrés.
Ce qui pourrait accélérer votre réussite à ce poste
Nous recherchons une personne qui :
Compétences techniques essentielles
- Solides compétences en développement Python et expérience des processus analytiques ou de traitement de données complexes.
- Solides compétences en SQL et en modélisation des données.
- Capacité à utiliser efficacement l’IA pour accélérer le développement logiciel et analytique, tout en respectant les normes d’ingénierie, de test et de qualité en production.
- Expérience en développement de pipelines et de produits de données fiables utilisés en production.
- Expérience avec dbt ou un cadre comparable d’ingénierie analytique.
- Expérience avec Google Cloud Platform et BigQuery, ou des plateformes infonuagiques comparables.
- Expérience avec Power BI, Streamlit ou des outils comparables.
- Solide maîtrise des tests, de la documentation, du déploiement, de la surveillance et du soutien en production.
- Expérience des pratiques Git, de la revue de code, du déploiement automatisé et du développement logiciel moderne.
- Capacité à concevoir des solutions maintenables, réutilisables et faciles à exploiter.
Expérience quantitative et en placement
- Expérience avec des données de placement, financières, de risque ou d’autres données analytiques complexes.
- Bonne compréhension des concepts quantitatifs et des séries chronologiques.
- Connaissance des domaines de données de référence et de marché en finance (émetteurs, contreparties, instruments financiers au comptant et dérivés), fournisseurs de données de marché (Bloomberg, MSCI, FTSE, Refinitiv), les positions, le rendement, l’attribution, les expositions ou le risque.
- Capacité à traduire les calculs financiers et les processus de placement en solutions techniques évolutives.
- Capacité à collaborer efficacement avec des professionnels du placement, des analystes et des équipes d’ingénierie.
Qualités professionnelles
- Grande autonomie, sens des responsabilités et approche orientée livraison
- Orientation produit axée sur l’adoption des utilisateurs et leur accompagnement
- Solides capacités d’analyse, de résolution de problèmes et de diagnostic.
- Capacité à évoluer dans l’ambiguïté et à mener des solutions jusqu’à la production.
- Communication claire avec des publics techniques et non techniques.
- Attention portée à la qualité, à la gouvernance, à la documentation et à l’amélioration continue.
Formation et expérience
- Baccalauréat ou maîtrise en informatique, génie, mathématiques, finance, ingénierie financière ou dans une discipline connexe.
- Au moins huit ans d’expérience pertinente en ingénierie quantitative, ingénierie des données, ingénierie analytique ou solutions de données financières.
- Expérience démontrée dans la livraison et le soutien de produits de données ou de solutions analytiques de niveau production.
- Expérience à l’intersection du génie logiciel, de l’analyse quantitative et des données financières.
Atouts
- Expérience de collaboration directe avec des équipes de placement de première ligne (Front Office).
- Expérience avec des cadres d’orchestration et de gestion de processus analytiques.
- Connaissance des technologies de traitement et de stockage en colonnes.
- Expérience de la conteneurisation, du déploiement automatisé et de l’infrastructure infonuagique.
- Connaissance des produits de données orientés domaine, des contrats de données et des architectures modernes, notamment Medallion et Data Mesh
- Expérience avec Power BI, Streamlit ou d’autres outils de consommation analytique.
- Expérience des jeux de données prêts pour l’IA et des processus analytiques assistés par l’IA.
- Titre CFA, CQF, FRM ou autre titre financier ou quantitatif pertinent
Pourquoi vous allez adorer travailler avec nous ?
- Un environnement de travail où l’apprentissage et le développement s’allient à une quête collective d’excellence ;
- Un environnement sain, sûr, équitable et inclusif où chacun peut librement exprimer et développer son potentiel ;
- La possibilité de travailler dans un environnement hybride, favorisé par la flexibilité et l’accès à des espaces de travail inspirants et innovants ;
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Chez iA, nous croyons au potentiel et valorisons la diversité des expériences. Si ce poste vous inspire, n’hésitez pas à postuler : votre place est peut-être parmi nous, et nous avons hâte de faire votre connaissance !
