Data Scientist - Finance Quant, Trading Desk Focus

MR SEARCH; Paris; Sur place; EUR 60 000 - 100 000; Plein temps

Résumé du poste

MR SEARCH, situé en plein centre de Paris, rejoint une équipe Data au cœur de la performance de la société, en lien direct avec les desks de Recherche et de Trading, avec pour objectif d'améliorer leur productivité et leur efficacité opérationnelle.

Le candidat idéal possède plus de 3 ans d'expérience en Data Scientist ou poste similaire; expérience en finance quantitative buy-side est un plus. Maîtrise Python (Pandas, NumPy) et un fort intérêt pour les marchés financiers.

Qualifications

• École d'ingénieur, Master ou Doctorat en informatique.
• Plus de 3 ans d'expérience en Data Scientist ou poste similaire.
• Maîtrise avancée de Python et des librairies Pandas et NumPy.
• Intérêt démontré pour les marchés financiers et l'usage de la donnée.
• Expérience avec des données financières classiques et alternatives.
• Excellentes capacités de communication avec l'ensemble des interlocuteurs.

Responsabilités

• Sourcer, concevoir et intégrer de nouveaux jeux de données.
• Devenir un(e) expert(e) des outils internes pour accompagner efficacement les équipes.
• Anticiper et résoudre les problématiques liées à la donnée afin de réduire le time-to-production.
• Piloter l'ensemble du cycle de vie des projets data : acquisition, exploration, ingénierie, prototypage puis mise en production.

Connaissances

Python

Pandas

NumPy

Data analysis

Finance knowledge

Communication

Adaptability

Formation

École d'ingénieur, Master ou Doctorat en informatique

Description du poste

MR SEARCH, situé en plein centre de Paris, rejoint une équipe Data au cœur de la performance de la société, en lien direct avec les desks de Recherche et de Trading, avec pour objectif d'améliorer leur productivité et leur efficacité opérationnelle.

Le candidat idéal possède plus de 3 ans d'expérience en Data Scientist ou poste similaire; expérience en finance quantitative buy-side est un plus. Maîtrise Python (Pandas, NumPy) et un fort intérêt pour les marchés financiers.