Associate, Data Science Analyst - EU Energy Markets (Hybrid - 3/2 Work Schedule)

Chez Castleton Commodities International (CCI), nous nous engageons à créer une plateforme de science des données de classe mondiale. En tant que leader dans la gestion et l'analyse des données, faire avancer notre stratégie d'investissement est notre principal objectif. Nous recherchons actuellement un Data Scientist hautement qualifié, possédant une expertise en analyse des marchés de l'électricité, du gaz ou du pétrole, en prévision des séries temporelles et en modélisation de l'apprentissage automatique, pour rejoindre notre équipe dynamique à Londres.

En tant que Data Scientist chez CCI, votre rôle est essentiel pour faire progresser nos capacités en science des données. Vous servirez d'expert du domaine, fournissant des informations essentielles à l'entreprise commerciale en analysant diverses sources de données pour comprendre les fondamentaux des marchés de l'énergie et prédire les tendances des prix futurs.

• Collaborer avec les responsables de desk, les traders et les analystes pour comprendre les flux de données actuels, l'architecture des données, les processus d'investissement et les exigences fonctionnelles pour l'analyse de données scientifiques.
• Effectuer des prévisions de séries temporelles et construire des modèles de machine learning pour les marchés européens de l'électricité, du gaz naturel et du pétrole.
• Fournir des solutions de science des données de bout en bout, de l'ingestion des données à la production en utilisant des analyses avancées et des modèles de machine learning.
• Améliorer les applications existantes et en inspirer de nouvelles grâce à une forte compréhension des fondamentaux mathématiques/statistiques derrière le machine learning.
• Créer de nouveaux pipelines d'ingestion de données et sourcer des ensembles de données supplémentaires.
• Communiquer les résultats et les insights aux parties prenantes à travers des rapports et des présentations détaillés.
• Soutenir les équipes mondiales de gestion des risques et d'investissement commercial dans leurs besoins en données.

Nous recherchons des candidats possédant les qualifications suivantes :

• Diplôme de licence en Data Science, Statistiques, Informatique, ou un domaine technique connexe.
• 2+ années d'expérience dans un rôle en Data Science au sein d'une entreprise de trading ou d'investissement en matières premières énergétiques, avec un focus sur les marchés européens de l'électricité, du gaz naturel, ou du pétrole.
• Une expérience avérée en prévision des séries temporelles et en techniques de machine learning, spécifiquement dans les marchés de l'énergie.
• Forte compétence en programmation en Python et SQL.
• Familiarité avec les frameworks et bibliothèques de machine learning (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler de manière indépendante et collaborative.
• Solides compétences en communication, capable de transmettre des concepts techniques complexes aux parties prenantes non techniques.

CCI est fier d'offrir des avantages et des programmes compétitifs pour soutenir nos employés, leurs familles et les communautés locales, y compris :

• Avantages complets en matière de santé, dentaire, de retraite, et d'assurance vie.
• Programmes d'assistance et de bien-être des employés.
• Politiques de congé parental et familial.
• Participation au Comité de Charité avec 2 jours annuels alloués au bénévolat.
• Programme de correspondance de contributions caritatives.
• Aide et remboursement des frais de scolarité.
• Prix trimestriels d'Innovation et de Collaboration.
• Programmes de réduction pour les employés, y compris l'accès aux installations de fitness.
• Congés payés compétitifs.
• Opportunités de formation continue.

Pour en savoir plus sur la vie chez CCI, visitez https://www.cci.com/careers/life-at-cci/. #LI-CD1

Informations supplémentaires :
Nom de l'entreprise : Castleton Commodities International
Intitulé du poste : Associé, Analyste en Science des Données - Marchés de l'Énergie