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CoinsPaid est un prestataire de services de paiement en cryptomonnaies basé en Estonie, spécialisé dans l’offre d’une gamme complète de solutions de paiement crypto pour les entreprises. Cela inclut une payment gateway, un wallet entreprise et un OTC desk, permettant aux sociétés de traiter des transactions dans diverses cryptomonnaies de manière sécurisée et efficace. CoinsPaid se distingue par sa volonté de réduire les frais de transaction, de renforcer la sécurité grâce à la technologie blockchain et de promouvoir l’inclusion financière en rendant les paiements crypto accessibles à un public mondial.

Description

• Définir et maintenir les indicateurs clés produit et un arbre de métriques structuré pour assurer une mesure cohérente des opérations d'échange et de trading. • Préparer, visualiser et présenter clairement les données nécessaires pour des décisions éclairées et rapides. • Concevoir des tableaux de bord et rapports informatifs dans Tableau pour les équipes produit, opérationnelles et la direction. • Surveiller la performance produit et trading en analysant les métriques principales, la production des fonctionnalités, la qualité d'exécution et le comportement du marché. • Identifier les inefficacités, anomalies ou risques — y compris les fournisseurs de liquidité sous-optimaux, les problèmes de comportement des algorithmes ou les goulets d'étranglement opérationnels. • Évaluer la performance des algorithmes de trading et extraire des enseignements exploitables pour améliorer la qualité d'exécution et la rentabilité. • Réaliser des analyses statistiques et quantitatives, y compris des back-tests, des régressions et des évaluations en séries temporelles pour valider des hypothèses et appuyer les améliorations produit. • Effectuer des analyses approfondies ponctuelles en réponse à des demandes métier ou opérationnelles. • Préparer de nouveaux rapports analytiques et mettre en place des mécanismes d'alerte pour les métriques clés et les écarts. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit et engineering pour définir les besoins analytiques et soutenir une approche fondée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.

🎯 Exigences

• Plus de 3 ans d'expérience avérée en tant que Data Analyst, Business Intelligence Analyst ou dans un rôle quantitatif similaire. • Expérience directe et pratique (plus de 2 ans) d'analyse de données liées au trading, aux opérations d'échange et à la liquidité sur les marchés financiers (par ex. FX (devises), Crypto, Securities (titres), Commodities (matières premières)). Cela inclut : • Analyse des données du carnet d'ordres et des données de trading au niveau du tick • Analyse des métriques liées à la qualité d'exécution et des prix, au slippage, à la latence, au spread, aux markups et aux volumes de trading • Très souhaitable : expérience des concepts de microstructure de marché (Market Microstructure) • Expérience en entreprise intégrant la gestion produit et une approche axée sur les données (data-driven), compréhension des métriques produit et participation à leur développement. • Maîtrise de SQL pour les requêtes complexes, l'extraction de données et l'optimisation des performances (la rédaction de requêtes efficaces sur de grands jeux de données est essentielle). • Maîtrise avancée de Python (ou R) pour la manipulation de données, l'analyse statistique et la modélisation. • Capacité démontrée à créer des visualisations de données interactives et des tableaux de bord à fort impact avec des outils tels que Tableau, Power BI ou équivalents. • Solide base statistique et capacité à appliquer des méthodes statistiques à des problématiques produit et business (par ex. A/B testing, back-tests, analyses de régression, analyses de séries temporelles). • Capacité avérée à identifier, analyser et interpréter des schémas de données complexes, des tendances et des problèmes potentiels dans les données de trading. • Bonne compréhension des produits financiers et des concepts de marché (par ex. gestion des markups, marge, calcul du P&L, spread bid/ask, profondeur de marché, types d'exécution, etc.). • Familiarité avec les processus d'intégrité des données, de rapprochement (reconciliation) et de validation pour des données financières sensibles.