Analyste Sénior, Science de données quantitatives

Construisons l’avenir ensemble

Présentation de l’équipe Data Science

Au sein d’iA Global Asset Management (iAGAM), la fonction Data Science est un moteur essentiel de la transformation stratégique dans le domaine des investissements. Elle contribue à la vision à long terme de l’organisation ainsi qu’à ses objectifs en matière de systèmes et d’analyses évolutifs. L’équipe travaille en étroite collaboration avec les équipes d’investissement du Front Office afin de moderniser les flux de travail analytiques, de mettre en place des solutions natives du cloud et d’accélérer l’adoption de capacités avancées en matière d’analyse et d’intelligence artificielle.

Dans le cadre de cette mission, Core Analytics s’attache à fournir des produits de données analytiques fiables, des solutions analytiques évolutives et des ensembles de données d’investissement standardisés qui permettent une prise de décision cohérente au sein des équipes d’investissement. L’équipe contribue à moderniser les fondements des données et de l’analyse qui sous-tendent le reporting, l’analyse quantitative, les informations sur les portefeuilles et les flux de travail d’investissement basés sur l’IA.

Présentation du poste

L’analyste senior en science des données quantitatives joue un rôle central dans le développement et la mise à l’échelle de produits analytiques utilisés dans l’ensemble de la division Investissements. Ce poste allie une compréhension du domaine financier, l’ingénierie moderne des données et le développement de produits analytiques afin de transformer des données d’investissement complexes en ressources fiables, réutilisables et exploitables.

En tant qu’ingénieur en données quantitatives, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d’investissement pour cerner les besoins analytiques, concevoir des solutions évolutives et fournir des produits de bout en bout qui facilitent la prise de décision en matière d’investissement. Vous interviendrez tout au long du cycle de vie complet, depuis l’acquisition et la transformation des données jusqu’à leur visualisation, leur mise en œuvre opérationnelle et leur amélioration continue.

Vous contribuerez à la modernisation de l’écosystème des données d’investissement en développant des solutions de données natives du cloud, en prenant en charge des expériences de visualisation avancées et en aidant à préparer les ressources analytiques pour des cas d’utilisation basés sur l’IA. Ce poste allie la mise en œuvre technique concrète à la responsabilité produit, à l’engagement métier et à une forte attention portée à la fiabilité et à la maintenabilité à long terme.

Il s’agit d’un poste pratique destiné à une personne qui aime créer des solutions de données et d’analyse de haute qualité, travailler en étroite collaboration avec les décideurs en matière d’investissement et traduire les flux de travail financiers en produits analytiques évolutifs. Bien que ce poste exige de solides compétences financières et quantitatives, il ne s’agit pas d’un poste de recherche quantitative en Front Office.

Ce que vous accomplirez à nos côtés

Produits de données et analyses d’investissement

• Collaborez avec les équipes d’investissement telles que la gestion de portefeuille, l’allocation d’actifs, le trading, la performance, le risque, la recherche et d’autres groupes d’investissement afin de :

• Développer et maintenir des produits de données analytiques qui soutiennent les processus d’investissement.

• Traduire les exigences financières et analytiques en solutions de données évolutives.

• Gérer les principaux ensembles de données quantitatives et financières, notamment les performances, l’attribution, les séries chronologiques, les participations, les positions, les expositions et les analyses agrégées.

• Veiller à ce que les ensembles de données d’investissement critiques soient précis, validés, actualisés et correctement gérés.

• Soutenir la modernisation des processus de reporting et d’analyse au sein de la division Investissements.

• Améliorer la cohérence et la normalisation des résultats analytiques entre les équipes.

• Identifier les opportunités d’automatisation des processus manuels et d’amélioration de la fiabilité, de la rapidité et de la qualité des données.

• Fournir des ensembles de données fiables et réutilisables qui soutiennent le reporting, la recherche, la visualisation et les initiatives d’IA.

Responsabilité de bout en bout des produits analytiques

• Gérer le cycle de vie des produits analytiques, depuis l’ingestion et la transformation des données jusqu’à leur mise en production et leur évolution continue.

• Collaborer avec les parties prenantes pour définir les exigences, les priorités, les attentes opérationnelles et les indicateurs de réussite.

• Concevoir des modèles de données et des pipelines de transformation évolutifs, capables de prendre en charge plusieurs utilisateurs et cas d’utilisation en aval.

• Veiller à ce que les produits analytiques soient faciles à maintenir, bien documentés, observables et pris en charge sur le plan opérationnel.

• Améliorer en permanence la fiabilité, la facilité d’utilisation, les performances et la valeur métier des produits analytiques.

• Adopter une approche axée sur l’expérimentation afin d’intégrer l’innovation dans l’ingénierie des données et la mise à disposition d’analyses financières.

• Trouver le juste équilibre entre les besoins de livraison à court terme et la pérennité, la standardisation et la réutilisation à long terme.

Visualisation et soutien à l’activité

• Développer des expériences analytiques à fort impact à l’aide de Power BI et de frameworks d’applications modernes tels que Streamlit.

• Concevoir des interfaces intuitives qui aident les équipes d’investissement à explorer, suivre et exploiter les informations analytiques.

• Favoriser l’analyse en libre-service grâce à des ressources de données standardisées, fiables et bien documentées.

• Veiller à ce que les résultats visuels soient précis, validés et conformes aux ensembles de données régis par des règles et aux définitions métier.

• Collaborez avec les parties prenantes pour améliorer l’adoption, la facilité d’utilisation et l’aide à la décision pour l’ensemble des produits analytiques.

Ingénierie des données et contributions à la plateforme

• Développer des solutions analytiques natives du cloud à l’aide de Google Cloud Platform, notamment BigQuery, Cloud Storage et des frameworks de transformation basés sur dbt.

• Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT qui prennent en charge les processus d’investissement critiques et les workflows analytiques récurrents.

• Utiliser Docker, des workflows de développement basés sur GitHub, les concepts CI/CD et des frameworks d’orchestration tels que Prefect, Dagster ou Airflow pour automatiser et faire évoluer les pipelines.

• Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données, des processus de rapprochement, des capacités de surveillance et des guides opérationnels.

• Apporter des composants réutilisables d’ingénierie des données et d’ingénierie analytique, des modèles dbt, des normes, des modèles et des bonnes pratiques au sein de Core Analytics.

• Améliorer les processus d’orchestration, d’observabilité, de dépannage et de support opérationnel.

• Soutenir les initiatives de modernisation liées aux capacités de la plateforme analytique, aux couches sémantiques et à l’architecture des données.

• Contribuer à la préparation d’ensembles de données analytiques et de produits destinés aux workflows basés sur l’IA et aux futurs cas d’utilisation d’analyses avancées.

Exemples de missions auxquelles vous pourriez contribuer

• Plateformes d’analyse de performance et d’attribution.

• Produits de données relatifs aux avoirs en portefeuille, aux positions, à l’exposition et aux séries chronologiques.

• Ensembles de données d’investissement standardisés utilisés par plusieurs équipes.

• Transformations dbt standardisées et data marts organisés prenant en charge les domaines de la performance, de l’attribution, des avoirs, des positions et des données de marché.

• Solutions de reporting Power BI modernisées et modèles sémantiques.

• Applications analytiques basées sur Streamlit destinées aux utilisateurs du domaine de l’investissement.

• Cadres de surveillance, de validation et de rapprochement de la qualité des données.

• Modèles réutilisables de pipelines et de modèles dbt pour l’ingestion, la transformation, la validation, la planification et la surveillance.

• Développement de modèles dbt réutilisables, de data marts, de tests, de documentation, de lignages et de composants de couche sémantique.

• Ensembles de données analytiques et couches sémantiques prêts pour l’IA.

• Produits de données soutenant la recherche, le reporting, les prévisions, l’analyse de portefeuille et les informations d’investissement.

Ce qui pourrait accélérer votre réussite à ce poste

Nous recherchons une personne qui :

• Possède de solides compétences en développement Python et une expérience dans la mise en place de solutions de données modernes.

• A une excellente compréhension des principes de l’ingénierie des données, de l’ingénierie analytique, de la modélisation des données et des meilleures pratiques.

• Une expérience dans la mise en place de pipelines ETL/ELT évolutifs, de modèles de données analytiques et de solutions d’ingénierie analytique à l’aide d’outils tels que dbt.

• Une expérience dans la mise en œuvre de logiques de transformation, de tests, de documentation, de traçabilité et de pratiques de modélisation réutilisables à l’aide de dbt ou de frameworks d’ingénierie analytique comparables.

• Une expérience avec des plateformes cloud natives telles que Google Cloud Platform et BigQuery.

• Une expérience avec des frameworks d’orchestration tels que Prefect, Dagster ou Airflow.

• Maîtrise de GitHub, des revues de code, des concepts de CI/CD, de Docker et des pratiques modernes de développement logiciel.

• Expérience dans la création de solutions Power BI, de modèles sémantiques et d’applications analytiques.

• Compréhension des modèles de qualité des données, de validation, de rapprochement, de surveillance et de gouvernance.

• Capacité à diagnostiquer des problèmes touchant aux dépendances de données, à la logique de transformation, à l’orchestration et aux couches de reporting.

• Une bonne connaissance des workflows d’analyse basés sur l’IA, des capacités d’IA d’entreprise ou de la conception de produits de données prêts pour l’IA est un atout.

Expertise financière et sectorielle

Solide maîtrise des concepts liés à l’investissement et à l’analyse financière, notamment :

• Les processus de gestion de portefeuille.

• L’analyse de performance et d’attribution.

• Les participations, les positions, les expositions et les données de référence.

• Les données de marché et l’analyse des séries chronologiques.

• L’analyse des risques et des expositions.

• Les processus de reporting financier et de conformité.

Formation et expérience

• Diplôme de premier cycle ou de master en informatique, ingénierie, mathématiques, finance, ingénierie financière ou dans un domaine connexe (un atout).

• Au moins 5 ans d’expérience pertinente pour les candidats de niveau intermédiaire ; au moins 8 ans pour les candidats seniors.

• Expérience professionnelle à la croisée de la finance, de l’analyse, de l’ingénierie des données et de la technologie.

• Expérience dans le développement de produits de données, de solutions analytiques, de fonctionnalités de reporting modernes ou de pipelines de données prêts pour la production.

• Une expérience dans le soutien aux workflows d’investissement, à l’analyse financière ou aux processus quantitatifs constitue un atout.

• Capacité avérée à mettre en œuvre et à assurer le support de solutions de données et d’analyse prêtes pour la production.

• Les certifications CFA, CQF, FRM ou toute autre certification quantitative ou financière constituent un atout.

Compétences souhaitées

• Expérience de collaboration directe avec les équipes de front-office ou d’investissement.

• Connaissance préalable des environnements liés à la gestion de portefeuille, au trading, à la performance, à l’attribution, au risque ou au reporting d’investissement.

• Expérience dans la conception de produits analytiques, de modèles dbt, de couches sémantiques ou d’ensembles de données réutilisables pour le reporting.

• Expérience dans la gestion de plateformes analytiques internes, de services de données partagés ou d’écosystèmes analytiques en libre-service.

• Connaissance des frameworks modernes d’orchestration, de conteneurisation, d’automatisation et d’observabilité.

• Connaissance des architectures cloud-native et du développement d’applications analytiques évolutives.

• Expérience dans la contribution à la gouvernance des données, à l’automatisation de la qualité des données ou aux normes opérationnelles analytiques.

• Expérience dans l’intégration de capacités d’IA dans des workflows analytiques, avec validation, contrôles et surveillance appropriés.

• Maîtrise avancée de l'anglais, car le candidat devra communiquer quotidiennement avec des clients et des partenaires anglophones partout au Canada, par e-mail et par téléphone.

Pourquoi allez-vous adorer travailler avec nous ?

· Un environnement de travail où l’apprentissage et le développement s’allient à une quête collective d’excellence ;

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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 !

La fourchette salariale type pour ce poste se situe entre 70 000 et 110 000 dollars canadiens par an ; le salaire de base proposé peut varier en fonction des connaissances, des compétences, de l’ancienneté et de l’équité interne liée au poste. Chez iA, nous nous engageons à offrir une structure de rémunération juste, équitable et alignée sur le marché. Nos données de marché sont mises à jour chaque année afin de refléter les conditions du marché les plus récentes.