Data Scientist - Macro in Paris

Qube Research & Technologies (QRT) est un gestionnaire d'investissement quantitatif et systématique mondial, opérant dans toutes les classes d'actifs liquides à travers le monde. Nous sommes un groupe axé sur la technologie et les données, mettant en œuvre une approche scientifique de l'investissement. La combinaison de données, de recherche, de technologie et d'expertise en trading a façonné l'état d'esprit collaboratif de QRT, ce qui nous permet de résoudre les défis les plus complexes. La culture d'innovation de QRT stimule continuellement notre ambition de fournir des rendements de haute qualité à nos investisseurs.

Vous travaillerez à l'intersection des marchés financiers, de la science des données et de l'ingénierie, en soutenant la découverte, l'évaluation et l'intégration des ensembles de données financières utilisés dans la recherche quantitative et le trading. Le rôle combine une expertise technique avec une compréhension des marchés macroéconomiques, en travaillant en étroite collaboration avec des chercheurs quantitatifs, des gestionnaires de portefeuille et des traders pour traduire les exigences commerciales en solutions de données pratiques.

Vous vous engagerez directement avec des fournisseurs de données externes, évaluerez les actifs de données existants et identifierez des opportunités pour élargir les capacités de données de l'entreprise.

Votre futur rôle au sein de QRT :

• Collaborer avec des chercheurs quantitatifs, des gestionnaires de portefeuille et des traders pour comprendre leurs besoins en données et identifier des ensembles de données appropriés pour la recherche et les stratégies de trading.
• Évaluer les actifs de données existants et les offres de fournisseurs externes, en évaluant la couverture, la qualité, la cohérence et l'adéquation pour des applications financières spécifiques.
• Gérer la découverte, l'évaluation et l'intégration de nouveaux ensembles de données, en mettant l'accent sur les marchés macroéconomiques, y compris les taux, les obligations, les swaps, les dérivés et les données alternatives.
• S'engager directement avec des fournisseurs de données externes pour comprendre leurs offres, évaluer les API et enquêter sur la disponibilité, la structure et les mécanismes de livraison des données.
• Développer des outils Python et des pipelines de données pour extraire, nettoyer, normaliser et analyser des ensembles de données financières provenant de plusieurs sources.
• Enquêter sur les écarts entre les fournisseurs de données, y compris les différences dans les identifiants d'instrument, les conventions de tarification, les horodatages et les données de référence.
• Maintenir et améliorer la qualité et la cohérence des ensembles de données existants, en résolvant proactivement les problèmes et en identifiant des opportunités pour améliorer la couverture des données.
• Collaborer avec des équipes d'ingénierie pour automatiser les processus d'ingestion, de validation et d'intégration des données, garantissant une livraison fiable dans les environnements de recherche et de trading.

Votre ensemble de compétences actuel :

• Minimum 2 ans d'expérience professionnelle pertinente en science des données, analyse de données, ingénierie des données ou un rôle similaire dans les marchés financiers.
• Compréhension pratique des marchés financiers et des instruments, avec une exposition aux marchés macroéconomiques, aux revenus fixes, aux taux, au crédit ou à des classes d'actifs connexes.
• Solides compétences en programmation Python, y compris une expérience avec des bibliothèques d'analyse de données telles que Pandas et NumPy.
• Bonnes compétences en SQL et expérience de travail avec des ensembles de données financières structurées.
• Expérience dans la recherche, l'analyse et le traitement de données financières, avec une compréhension de la qualité des données, de la validation et de la cohérence à travers plusieurs sources.
• Capacité à comprendre des concepts financiers et à communiquer efficacement avec des chercheurs quantitatifs, des gestionnaires de portefeuille, des traders et des fournisseurs de données externes.
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec la capacité d'enquêter sur des ensembles de données inconnus et d'identifier des solutions appropriées de manière autonome.
• Familiarité avec les fournisseurs de données externes, les plateformes de données financières et l'intégration d'API.
• Capacité à gérer des priorités concurrentes, à prendre en charge des initiatives de données et à collaborer efficacement entre les fonctions techniques et commerciales.
• Diplôme dans une discipline quantitative telle que les mathématiques, la statistique, l'informatique, la physique, l'ingénierie ou la finance ; une qualification post-universitaire est bénéfique.
• Expérience dans le développement de pipelines de données, l'automatisation des flux de travail de données ou le soutien à l'infrastructure de données de production est bénéfique.
• Connaissance des concepts de données financières tels que les courbes de rendement, les données de référence d'instrument, les données de marché et les conventions de tarification est avantageuse.

QRT est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous accueillons la diversité comme essentielle à notre succès. QRT donne aux employés les moyens de travailler ouvertement et respectueusement pour atteindre un succès collectif. En plus de la réussite professionnelle, nous proposons des initiatives et des programmes pour permettre aux employés d'atteindre un équilibre sain entre vie professionnelle et vie privée.