En un coup d'œil
- Missions: Soutenir la recherche avec des analyses, organiser des réunions et créer des tableaux de bord.
- Entreprise: Société mondiale d'investissement innovante axée sur la recherche et la technologie.
- Avantages: Environnement stimulant, opportunités de croissance et culture collaborative.
- Autres infos: Poste idéal pour les passionnés de recherche et d'innovation.
- Pourquoi ce job: Faites partie d'une équipe dynamique et impactez le monde de la finance.
- Qualifications: Expérience en analyse, compétences en Python et capacité à communiquer clairement.
Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.
Fondée en 1991, nous sommes une société de gestion d'actifs quantitative et systématique à l'échelle mondiale, appliquant une approche scientifique à la finance pour développer des stratégies d'investissement alternatives qui créent de la valeur pour nos clients. Nous valorisons l'innovation, le dévouement, la collaboration et la capacité à avoir un impact. Ensemble, nous créons un environnement stimulant pour des experts talentueux et passionnés dans la recherche, la technologie et les affaires afin d'explorer de nouvelles idées et de remettre en question les hypothèses existantes.
VOTRE RÔLE
Nous recrutons un Associé pour soutenir le Responsable de la Recherche sur les Prédicteurs chez CFM. Ce rôle allie opérations de recherche, communication prête pour les dirigeants et analyses pratiques pour soutenir une organisation de recherche en pleine croissance. Vous aiderez à organiser des réunions mensuelles de direction, à maintenir les carnets utilisés pour surveiller la performance des prédicteurs en production et en simulation, et (au fil du temps) à livrer des tableaux de bord suivant les KPI de l'équipe.
RESPONSABILITÉS CLÉS
- Réunions mensuelles : organiser les agendas, la logistique et le suivi des actions pour les réunions mensuelles ; mener les suivis jusqu'à leur clôture.
- Surveillance des prédicteurs : maintenir et améliorer les carnets Python/pandas (Jupyter), calculer/valider les métriques et générer des sorties standardisées.
- Diapositives et narration : traduire les métriques en graphiques/tableaux clairs et en paquets de diapositives mensuels concis et orientés vers la décision.
- Tableaux de bord : créer des tableaux de bord légers/rapports automatisés pour réduire le travail manuel et améliorer l'accès en libre-service.
- Coordination de conférences : maintenir une liste/calendrier des conférences clés, coordonner les recommandations de participation et collecter/distribuer les retours et suivis post-conférence.
- Communications internes et partage des connaissances : maintenir et améliorer les espaces/pages Confluence utilisés pour partager des informations de recherche et le contenu des réunions ; produire une newsletter bimensuelle (digest de recherche) diffusée à un large public, résumant : les thèmes clés de performance des prédicteurs, les mises à jour notables de recherche/production, les prochaines étapes, les retours de conférence et les actions/ demandes ouvertes.
VOS COMPÉTENCES
- 2 à 5 ans dans un rôle analytique/ops/recherche adjacente.
- Familiarité avec Python / pandas ; à l'aise avec la maintenance de carnets Jupyter utilisés pour des rapports récurrents.
- Grande attention à la précision et à la reproductibilité.
- Capacité à créer des diapositives soignées et à rédiger des résumés clairs pour des publics techniques et non techniques.
- Très organisé, fiable et à l'aise pour coordonner avec de nombreux intervenants.
- Capacité à travailler en anglais et en français.
Préféré
- Familiarité avec les concepts de surveillance des séries temporelles/modèles (décroissance de performance, stabilité/dérive, couverture…).
- Expérience en création de tableaux de bord (par exemple, Tableau/Power B).
- Expérience dans la gestion des communications internes (newsletters, hygiène wiki) dans des organisations techniques.
DÉCLARATION D'ÉGALITÉ DES CHANCES
Nous nous efforçons continuellement d'être un employeur offrant l'égalité des chances et nous interdisons toute discrimination fondée sur le sexe, le handicap, l'origine, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'âge, la race ou la religion. Nous croyons que notre diversité, notre large éventail d'expériences et nos multiples points de vue sont parmi les principaux facteurs de notre succès. CFM est signataire des Principes d'Autonomisation des Femmes.
Research operations employeur : Capital Fund Management (CFM)
CFM est un employeur de choix, offrant un environnement de travail stimulant où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. En tant qu'Associate en opérations de recherche, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en contribuant à des projets significatifs qui impactent nos stratégies d'investissement. Situé dans un cadre dynamique, CFM valorise la diversité et l'inclusion, garantissant que chaque voix compte et que chaque employé a la possibilité de s'épanouir.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Capital Fund Management (CFM)
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Research operations
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Capital Fund Management (CFM)
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Capital Fund Management (CFM). C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Research operations
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Capital Fund Management (CFM), il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Capital Fund Management (CFM) que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Capital Fund Management (CFM). Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Capital Fund Management (CFM)
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Capital Fund Management (CFM) et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
