Senior Global Agricultural Meteorologist

Type de poste : Temps plein
Lieu : Geneva (Rue du Rhône 14, 1204 Geneva)

Résumé du poste
Nous recherchons un Global Agricultural Meteorologist hautement analytique et innovant pour faire progresser l'utilisation de l'intelligence météorologique, des données météorologiques et de l'analyse prédictive sur les marchés agricoles mondiaux.
Le candidat retenu apportera une solide compréhension de la manière dont les modèles météorologiques et la variabilité climatique influencent les matières premières agricoles mondiales (soft commodities), les grains, les oléagineux et les chaînes d'approvisionnement agricoles. En combinant l'expertise météorologique avec des capacités avancées en science des données et en cloud computing, le candidat développera des perspectives innovantes basées sur la météo, des outils analytiques et des produits de données conçus pour améliorer la compréhension du marché et éclairer les décisions de trading.
Ce rôle offre l'opportunité de repousser les limites de la météorologie appliquée, en traduisant des données météorologiques complexes en intelligence exploitable et en développant de nouvelles approches pour identifier les opportunités du marché agricole et évaluer les risques de la chaîne d'approvisionnement.

Devoirs et responsabilités
Analyser les modèles météorologiques mondiaux, les prévisions et les développements climatiques pour évaluer leur impact potentiel sur la production, la disponibilité, le transport et la distribution des matières premières agricoles, y compris les softs, les grains et les oléagineux
Évaluer les risques liés à la météo à travers les chaînes d'approvisionnement agricoles mondiales, en identifiant les perturbations potentielles, les déficits de production et d'autres développements qui pourraient influencer les marchés des matières premières
Rechercher, traiter, analyser et gérer des ensembles de données météorologiques à grande échelle, en développant des flux de travail robustes et efficaces pour transformer des données atmosphériques complexes en résultats analytiques utilisables
Développer et appliquer des techniques statistiques, d'apprentissage automatique (machine learning) et de calcul avancé pour étudier les relations entre les conditions météorologiques, la production agricole et les résultats du marché
Présenter des conclusions météorologiques et quantitatives complexes de manière claire et concise, en veillant à ce que les informations techniques puissent être comprises et appliquées par des publics techniques et non techniques

Éducation et expérience
Au moins 10 ans d'expérience en météorologie axée sur les matières premières
Un Bachelor en météorologie, sciences atmosphériques ou une discipline étroitement liée est requis
Un Master ou un PhD en météorologie, sciences atmosphériques ou un domaine quantitatif pertinent est fortement préféré
Expérience pratique approfondie du travail avec des ensembles de données météorologiques à grande échelle, y compris le traitement, l'analyse et l'interprétation de données météorologiques complexes
Solides compétences en programmation en Python, avec une expérience de l'utilisation de bibliothèques de calcul scientifique et géospatiale pertinentes, notamment xarray, pandas, Cartopy, GeoPandas, Dask, scikit-learn, PyTorch et JAX
Une solide compréhension de l'influence de la météo et du climat sur la production agricole, les matières premières agricoles mondiales, les grains, les oléagineux et les risques de chaîne d'approvisionnement associés
La capacité d'intégrer l'expertise météorologique à l'analyse quantitative pour générer des perspectives pertinentes pour la prise de décision commerciale
Excellentes compétences en communication écrite et verbale, avec la capacité d'expliquer des concepts scientifiques complexes et des résultats analytiques à des publics divers
Expérience préalable de travail direct avec des desks de trading ou dans un environnement de trading de matières premières, idéalement en développant des outils analytiques, des modèles prédictifs ou des produits de données qui soutiennent des décisions commerciales urgentes
Un intérêt démontré pour repousser les limites de la météorologie appliquée, de la science des données et du machine learning afin de découvrir de nouvelles sources d'intelligence de marché exploitable