Senior Data Scientist - Commodity Trading And Risk Management in Lisbon

Como membro da equipa de Commodity Analytics, você estará baseado em um dos seguintes escritórios: Bruxelas, Amsterdão, Madrid ou Lisboa. Você trabalhará em estreita colaboração com a linha de serviços de Commodity Trading da McKinsey para apoiar clientes em diversos setores e geografias. Commodity Analytics ajuda produtores, processadores, compradores e comerciantes de commodities nos setores de agricultura/softs, metais, energia e consumo a melhorar as capacidades de gestão de risco de preços de commodities com ciência de dados de ponta.

A linha de serviços de Commodity Trading da McKinsey apoia clientes na estratégia de trading e risco de commodities, transformação de operações de trading e digitalização de trading e risco, impulsionada por especialistas em trading com experiência prática e ativos analíticos avançados. Nossa prática de risco apoia clientes em diversas indústrias enfrentando desafios de desenvolvimento e implementação de conceitos personalizados para risco.

O QUE VOCÊ FARÁ

Como membro das equipes de serviço ao cliente, você usará sua criatividade e habilidades de resolução de problemas para enfrentar os problemas mais prementes dos clientes usando uma lente analítica, atendendo às necessidades dos clientes e comunicando seu trabalho a audiências executivas. Os contrapartes dos clientes abrangem uma ampla gama de públicos e funções, desde profissionais de tesouraria e risco, equipes de marketing e vendas, gerentes de categoria de compras, até partes interessadas de alto nível (por exemplo, CFO).

Ao trabalhar internamente, você desenvolverá algoritmos e produtos inovadores (o que chamamos de "desenvolvimento de IP") para atender melhor às necessidades mais comuns dos nossos clientes, desde a construção de modelos de previsão de preços para mercados de commodities até a criação e desenvolvimento de novas ofertas e soluções para apoiar futuros clientes. Você também trabalhará com nossos engenheiros para projetar novas interfaces para fornecer insights mais rápidos e impactantes aos nossos clientes.

Neste papel, seu trabalho na equipe será principalmente na aplicação de análises avançadas para permitir melhores decisões de gestão de risco de commodities. Por exemplo, você pode atuar como líder na manutenção e expansão de estratégias de hedge existentes, re-treinando modelos existentes através de abordagens orientadas por processos. Você também pode modificar e melhorar o desempenho do algoritmo em diferentes regimes de mercado, introduzindo novos recursos, fontes de dados e abordagens de modelagem; identificar rapidamente oportunidades para nossos clientes aumentarem o potencial de ganhos e reduzirem o risco de perdas testando várias estratégias de gestão de risco; co-desenvolver ferramentas personalizadas com equipes de ciência de dados dos clientes que ajustem algoritmos de aprendizado de máquina para alcançar um equilíbrio ótimo entre ganhos e volatilidade, dado o apetite de risco e as restrições de capital dos clientes; e/ou colaborar e treinar equipes multifuncionais de clientes para instilar capacidades duradouras e garantir que novos modelos de tomada de decisão sejam adotados pelas organizações.

Como parte da McKinsey, você receberá treinamento de classe mundial em estruturação de problemas de negócios e atuará como conselheiro de clientes, além de ter oportunidades de trabalhar em estreita colaboração e aprender com nossos praticantes seniores de commodities e risco, bem como com players da indústria que estão moldando o futuro dos mercados de commodities e trading. Você terá acesso a uma aceleração de carreira sem igual, com uma enorme quantidade de propriedade e responsabilidade desde o início em um ambiente colaborativo, diverso e não hierárquico. Você terá a oportunidade de viajar para locais de clientes, localmente e ao redor do mundo (uma vez que as viagens sejam retomadas). Por fim, você poderá proporcionar um impacto direto e mensurável a algumas das maiores organizações nos setores de agronegócio, materiais, energia, industrial e alimentos de consumo em todo o mundo.

QUALIFICAÇÕES

• Graduação é obrigatória; pós-graduação em uma disciplina quantitativa, como ciência da computação (especialmente aprendizado de máquina), matemática aplicada, economia, finanças quantitativas ou engenharia é preferida ou experiência equivalente de prática.
• Experiência de 2+ anos em mercados de commodities desenvolvendo estratégias de trading ou hedge (especialmente mercados físicos/dinheiro) ou análise de descoberta de preços em materiais básicos/metais, agricultura, softs, químicos, plásticos ou petróleo e gás é preferida.
• Experiência em escrever código Python limpo e eficiente envolvendo desenvolvimento e implantação de modelos usando ferramentas e bibliotecas de última geração (por exemplo, scikit-learn, pandas, etc.).
• Experiência na aplicação de métodos analíticos e estatísticos avançados para resolver problemas de negócios envolvendo mercados de commodities.
• Capacidade de explicar nuances dos mercados de commodities e conceitos analíticos complexos para pessoas de outras áreas.
• Experiência em trabalhar com controle de versão (por exemplo, Git), shell scripting e metodologia ágil.