Commodity Trading Data & AI Specialist

À propos du rôle :
Une Commodity Trading Company basée à Geneva recherche un Data & AI Specialist hautement analytique et techniquement qualifié, ayant un fort intérêt pour le physical commodity trading, l'intelligence artificielle et l'analyse avancée.
Le candidat retenu soutiendra les équipes Trading, Finance et Operations en transformant les données commerciales, opérationnelles et financières en insights exploitables, en outils analytiques et en solutions basées sur l'IA.
Le rôle combine l'analyse du commodity trading, l'analyse de données, le machine learning et les applications d'IA générative pour améliorer la prise de décision, l'analyse de la rentabilité, l'efficacité opérationnelle et la transformation digitale au sein de la Company.
Le poste est idéal pour un candidat ayant une solide formation quantitative, d'excellentes compétences en programmation et la capacité de faire le pont entre les besoins métier et les solutions avancées de données et d'IA.

Responsabilités principales :
Commodity Trading Analytics :
Analyser les activités de physical commodity trading, y compris les contrats, les conditions de prix, les conditions de paiement, les exigences opérationnelles et la performance des transactions.
Extraire et structurer les informations commerciales clés à partir de la documentation de trading pour soutenir l'analyse métier.
Calculer et analyser les marges des traders, les indicateurs de rentabilité, les KPIs commerciaux et les mesures de performance.
Effectuer des analyses statistiques sur les activités de trading pour identifier les moteurs de rentabilité, les risques d'exécution, les tendances du marché et les opportunités d'amélioration.
Soutenir les équipes Trading avec des insights basés sur les données et des outils analytiques.

Data Analytics & Business Intelligence :
Collecter, nettoyer, standardiser et analyser les ensembles de données de trading, opérationnels et financiers.
Développer des modèles analytiques pour améliorer la visibilité sur la performance du trading, la rentabilité et l'efficacité opérationnelle.
Construire des outils de reporting, des tableaux de bord et des solutions analytiques pour le Trading, la Finance, les Operations, la direction et les actionnaires.
Transformer des ensembles de données complexes en insights métier clairs et exploitables.

Artificial Intelligence & Machine Learning Solutions :
Identifier et développer des cas d'usage d'IA soutenant les processus de trading, de finance et d'opération.
Concevoir et implémenter des modèles de machine learning pour l'analyse prédictive, la prévision, la détection d'anomalies et le support à la décision.
Développer des applications basées sur l'IA en utilisant des données métier structurées et non structurées.
Construire et évaluer des solutions d'IA générative, y compris les Large Language Models (LLMs), le Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les assistants intelligents.
Automatiser les flux de travail analytiques et améliorer l'accès aux informations métier grâce aux solutions d'IA.

Data Preparation & AI Readiness :
Préparer et structurer les actifs de données requis pour les applications d'analyse et d'IA.
Améliorer la qualité, la cohérence et l'accessibilité des données à travers les fonctions métier.
Soutenir le développement de jeux de données fiables pour le machine learning et l'analyse avancée.

Innovation :
Surveiller les développements en intelligence artificielle, machine learning et science des données pertinents pour le commodity trading.
Évaluer les technologies émergentes et identifier les opportunités pour améliorer les processus de trading et opérationnels.
Contribuer à la roadmap IA et aux initiatives de transformation digitale de la Company.

Qualifications requises :
Master en Data Science, Informatique, Statistiques, Mathématiques Appliquées, Finance Quantitative ou un domaine quantitatif connexe.
Expérience ou fort intérêt pour le physical commodity trading, les marchés financiers ou l'analyse commerciale.
Solides compétences en programmation avec Python et SQL.
Expérience avec l'analyse de données, la modélisation statistique et les techniques de machine learning.
Expérience dans le développement de modèles prédictifs ou d'applications d'IA utilisant des données financières, commerciales ou de marché.
Connaissance pratique des technologies d'IA générative, des Large Language Models (LLMs) ou des applications de machine learning.
Capacité à comprendre les besoins métier et à les traduire en solutions analytiques ou pilotées par l'IA.
Fort esprit analytique avec d'excellentes capacités de résolution de problèmes.
Capacité à travailler avec des interlocuteurs non techniques.
Excellentes compétences en communication en français et en anglais. La connaissance d'une langue supplémentaire est un plus.

Qualifications préférentielles :
Expérience préalable dans le physical commodity trading, l'analyse de commodités ou un environnement de trading.
Compréhension des structures de marché des commodités, des mécanismes de prix, de l'économie du commerce et de l'analyse de rentabilité.
Expérience avec la prévision de séries chronologiques, la modélisation prédictive ou le machine learning appliqué aux données de marché.
Expérience avec les solutions d'IA générative, les architectures RAG, le fine-tuning de LLM ou les assistants IA.
Expérience avec les bases de données SQL, les pipelines de données et les processus de préparation de données.
Expérience avec les outils de visualisation de données tels que Power BI, Tableau ou des plateformes similaires.
Familiarité avec les plateformes d'IA cloud, les bases de données vectorielles et les frameworks d'IA modernes.

Profil :
Le candidat retenu combinera :
De solides compétences quantitatives et en programmation ;
La compréhension des activités de commodity trading ;
La capacité d'analyser des données commerciales complexes ;
Une expérience pratique des technologies d'IA et de machine learning ;
La capacité de collaborer effica