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Détails du poste

Depuis sa première transaction en 2005, MAG Energy Solutions contribue à l’efficacité énergétique en Amérique du Nord via l'achat et la vente de contrats physiques et financiers d'énergie. Chef de file et bien établie dans sa spécialité depuis sa fondation en 2004, l'entreprise a su se démarquer de la concurrence grâce à son dynamisme et à son haut niveau d'expertise. Nous recherchons des candidats ambitieux, autonomes et passionnés souhaitant bâtir une carrière dans un secteur en pleine croissance. Le candidat choisi travaillera en collaboration avec les autres membres de l'équipe de Gestion des risques sur des projets d'apprentissage automatique, d'ingénierie des données, de recherche quantitative, de mise en production de modèles et de développement d'outils d'aide à la décision pour les marchés nord-américains de l'énergie. Son travail aura un impact direct sur la gestion des risques, les activités de trading et l'utilisation optimale des nombreuses données disponibles dans l'industrie. Il sera crucial dans l’atteinte des objectifs ambitieux de l’entreprise sur la scène nord-américaine, le tout depuis nos bureaux au centre-ville de Montréal. Ce que vous ferez : Utiliser des méthodes quantitatives avancées en vue d’exploiter le plein potentiel des données pour la prise de décision et la compréhension des mouvements de prix d’électricité et de gaz naturel; Proposer, développer et réviser des modèles statistiques, d’apprentissage automatique et d’optimisation pour la tarification et la gestion des risques de contrats à terme sur les marchés d’énergie en Amérique du Nord; Avoir un intérêt marqué pour le développement de solutions quantitatives sur l'ensemble de leur cycle de vie, de l'acquisition des données jusqu'à leur mise en production; Faire un suivi de la performance des fournisseurs de données externes sur une base régulière et assurer les échanges techniques avec leur département de prévision de données; Assurer la qualité, la gouvernance et l’évolution des données puis assurer un suivi des nouvelles données pertinentes; Développer, réviser et recommander des processus et des métriques afin de s’assurer que les risques transactionnels des différents départements sont conformes à la politique de risque de la compagnie; Réaliser des analyses quantitatives et qualitatives et bien communiquer les conclusions aux équipes et à la direction. Ce que nous recherchons : Excellence académique; Diplôme universitaire de 2e cycle en IA, science de données, mathématiques, informatique ou tout autre discipline jugée pertinente; Expérience académique ou professionnelle en analyse quantitative avec des statistiques et probabilités avancées; Expérience académique ou professionnelle en analyse quantitative avec l’apprentissage automatique; Avoir une bonne connaissance en Python et SQL (un atout); Faire preuve d'une grande polyvalence en matière de modélisation mathématique, probabilistes, économétriques et statistiques complexes; Intérêt marqué pour les données, la gestion de risque et le domaine de l’énergie; Être doté d'une rigueur scientifique et d'esprit critique; Avoir un bon équilibre entre travail en équipe et autonomie; Avoir un esprit d’initiative; Être parfaitement bilingue. Pourquoi choisir MAG? Conditions compétitives : Salaire de base compétitif avec rémunération variable basée sur la performance, ainsi que quatre (4) semaines de vacances dès l’embauche; Horaire typique : Quarts de travail de huit (8) heures du lundi au vendredi, horaire de jour, moyenne de quarante (40) heures par semaine; Perspectives d’avenir : Une opportunité clé dans un secteur en plein essor, avec un fort potentiel de développement et de rémunération; Avantages sociaux : Contribution de l’employeur au-dessus du marché à l’assurance collective (télémédecine comprise) et au régime de retraite; Mode de travail hybride : Tous les lundis, mardis et jeudis, les employés se réunissent au bureau pour favoriser la collaboration; Environnement de travail convivial : Poste de travail assis-debout, deux (2) à trois (3) écrans par personne, chaise et clavier ergonomiques, bureaux récemment rénovés, accès souterrain direct à partir du métro Peel, stationnement sécurisé intérieur pour vélos, salle de gym gratuite, déjeuners servis tous les lundis, mardis et jeudis, et ce n’est pas tout!; Culture d’entreprise dynamique : Réunions d’équipe lors des journées en présentiel, Golden Friday (½ journée de congé le dernier vendredi du mois), activités mensuelles (match des Canadiens, voyages organisés, 5@7), valorisation de l’équipe plutôt que de l’individu, taux de rétention du personnel de 98% et beaucoup plus encore! Notre processus de recrutement : Entrevue de pré-sélection téléphonique; Test psychométrique en ligne; Première entrevue en personne; Test technique à la maison; Deuxième entrevue en personne. Postulez dès maintenant! Envoyez-nous votre curriculum vitae ainsi que vos relevés de notes universitaires. Seuls les candidats retenus seront contactés.

Ce que vous ferez

Develop and implement machine learning and statistical models to optimize pricing and risk management for North American energy markets. Manage the full data lifecycle from acquisition and governance to the production of decision-support tools.

Exigences

Requires a postgraduate degree in AI, Data Science, Mathematics, or Computer Science with strong quantitative and statistical expertise. Candidates must be perfectly bilingual and proficient in Python and SQL.

Avantages

• Performance-based variable compensation • 4 weeks of vacation • Group insurance including telemedicine • Retirement plan • Sit-stand workstations • Ergonomic equipment • Free gym • Complimentary breakfasts on office days • Monthly team activities • Golden Friday (half-day off last Friday of the month)

Compétences indiquées

• SQL · Souhaitée
• Apprentissage automatique · Souhaitée
• Python · Souhaitée

Autres compétences pertinentes

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Machine Learning
• Data Engineering
• Quantitative Research
• Python
• SQL
• Statistical Modeling
• Risk Management
• Econometrics
• Probability
• Data Governance
• Decision Support Tools
• Quantitative Analysis

Domaines d’emploi

• Data & Analytics
• Energy
• Finance & Accounting
• Science & Research
• Technology