En un coup d'œil
- Missions: Diriger la stratégie Data & AI de Trade Nation et transformer les workflows d'entreprise.
- Entreprise: Trade Nation, un courtier CFD innovant avec une culture axée sur la collaboration.
- Avantages: Salaire compétitif, bonus annuel, soins de santé privés et congés supplémentaires.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière exceptionnelles.
- Pourquoi ce job: Impactez l'avenir de l'IA dans le secteur financier tout en développant vos compétences.
- Qualifications: Expérience en leadership dans les fonctions Data, Analytics ou AI et expertise en SQL.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Trade Nation recherche un responsable expérimenté et visionnaire pour diriger notre stratégie de données et d'intelligence artificielle au sein de l'organisation. Relevant du directeur des opérations, ce rôle combine deux mandats interconnectés : permettre un accès en libre-service aux données dans l'ensemble de l'entreprise et intégrer l'IA dans les opérations quotidiennes.
En tant que courtier CFD et de paris à spread multi-juridictionnel avec des entités réglementées au Royaume-Uni, en Australie, dans l'UE, aux Bahamas et aux Seychelles, nous recherchons un leader capable de s'appuyer sur nos fondations de données existantes, de développer des initiatives réussies, de simplifier les processus organiques et de générer un impact commercial mesurable grâce à l'IA.
Le rôle est pondéré à environ 60 % vers l'IA et 40 % vers les données, dirigeant une équipe d'analystes de données tout en collaborant étroitement avec l'ingénierie des données, la conformité et les parties prenantes commerciales senior.
Responsabilités clés
- Posséder et conduire la stratégie IA de Trade Nation depuis l'identification des opportunités jusqu'au déploiement, à l'adoption et à la réalisation de valeur.
- Redesign des flux de travail commerciaux autour de l'IA, en se concentrant sur des résultats pratiques plutôt que sur l'adoption d'outils.
- Construire des capacités en IA grâce à la formation, aux bibliothèques de prompts, aux modèles et à un réseau de champions de l'IA.
- Mesurer et rapporter l'adoption de l'IA, les indicateurs de succès et les leçons apprises.
- Posséder la couche dorée orientée vers les affaires de l'entrepôt de données, y compris les métriques, les définitions et les normes de qualité.
- Développer et étendre le modèle de données sémantiques pour garantir un accès cohérent et fiable aux données commerciales.
- Promouvoir l'auto-service des données, permettant aux équipes de répondre efficacement à leurs propres questions.
- Établir et maintenir les meilleures pratiques pour l'ingénierie analytique, y compris les tests, le contrôle de version, la documentation et les revues de code.
- Simplifier et améliorer la qualité de l'état des données.
- Fournir des informations proactives et des recommandations à la direction senior.
Expérience essentielle
- Expérience avérée en leadership dans les fonctions de données, d'analytique ou d'IA.
- Succès démontrable dans la mise en œuvre de solutions IA ayant transformé les flux de travail commerciaux et produit un impact mesurable.
- Solide expérience dans la livraison de projets depuis le concept jusqu'à la production et l'adoption.
- Expertise pratique en SQL, modélisation de données et ingénierie analytique.
- Expérience avec dbt ou des frameworks de transformation similaires contrôlés par version.
- Bonne compréhension de l'architecture des entrepôts de données et de la modélisation sémantique.
- Expérience de travail avec Redshift, Snowflake, BigQuery ou des plateformes de données cloud similaires.
- Connaissance des services financiers, du trading, du courtage ou des marchés de capitaux.
- Expérience dans la direction, le coaching et le développement d'équipes analytiques.
- Excellentes compétences en gestion des parties prenantes et en communication avec des publics techniques et non techniques.
Expérience souhaitable
- Expérience avec des plateformes CFD, de paris à spread ou de courtage.
- Connaissance des systèmes de trading et des structures de données des services financiers back-office.
- Expérience dans des environnements multi-entités et multi-régulateurs.
- Exposition aux cadres de reporting réglementaire tels que MiFID II, MiFIR ou les exigences ASIC.
- Expérience dans la mise en œuvre de solutions IA dans des environnements de services financiers réglementés.
Attributs personnels
- Curieux sur le fonctionnement des entreprises et désireux de comprendre les processus commerciaux avant de recommander des solutions.
- Penseur stratégique avec un état d'esprit pratique axé sur la livraison.
- Auto-starter qui identifie proactivement les opportunités et conduit le changement.
- À l'aise pour remettre en question le statu quo et être remis en question en retour.
- Passionné par l'autonomisation des autres grâce aux données et à la technologie.
Avantages
- Salaire compétitif et prime annuelle discrétionnaire.
- Assurance santé privée.
- Allocation pour un mode de vie actif.
- Congés annuels supérieurs au minimum légal.
- Jusqu'à 3 semaines d'autorisation pour travailler depuis n'importe quel endroit.
Head of Data & AI employeur : Trade Nation
Trade Nation est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant pour les professionnels de la Data et de l'IA. Avec des opportunités de croissance personnelle et professionnelle, une culture de travail collaborative et des avantages tels qu'un salaire compétitif, des primes annuelles discrétionnaires et une allocation pour un mode de vie actif, nous nous engageons à soutenir nos employés dans leur développement. De plus, notre approche axée sur l'autonomisation des équipes à travers l'accès aux données et l'intégration de l'IA dans les opérations quotidiennes fait de Trade Nation un lieu de travail stimulant et gratifiant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Head of Data & AI
✨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 Trade Nation
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Trade Nation. 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 Head of Data & AI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Trade Nation, 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 Trade Nation 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 Trade Nation. 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 Trade Nation
✨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 Trade Nation et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
