La triste réalité des jobs Big Data lorsque vous travaillez dans une banque

Alors comme çà, vous travaillez dans le Big Data dans une banque ? Quel chanceux êtes-vous ! Vous avez probablement décliné l'offre d'une jolie petite fintech parce que vous vouliez faire un travail de trading algorithmique lucratif. Bien que le recruteur en interne vous ait dit que vous travailleriez avec l’équipe de trading, votre travail consiste essentiellement à surveiller le marché. Votre job big data en banque consiste à vous assurer que les vrais traders filent droit.

Cela pose plusieurs problèmes. Soit vous ne trouvez rien - ce qui vous rend incompétent, soit vous trouvez quelque chose - qui fait que les vrais traders l'ont mauvaise et ce qui réduit la probabilité que vous obteniez un jour un aperçu de leur travail . Et oui, vous faites partie du bonus pool de la conformité. Et oui, c'est la réalité, pas quelque chose que j’ai inventé pour vous faire peur.

Il y a aussi le travail lui-même. Vous constaterez peut-être que les données dont vous avez besoin sont dans Oracle. Oui, Oracle. Vous rappelez-vous que votre père vous a parlé d'Oracle dans les années 1990 (à supposer que vous soyez né à ce moment-là) ? Vous devez donc maîtriser un schéma documenté de manière abstraite, puis rester bloqué pendant qu'Oracle effectuera un licence audit.

Lorsque vous avez rejoint une banque, vous pensiez être au sommet de la chaîne alimentaire. Après tout, vous avez travaillé pour cela. Vous avez obtenu votre doctorat tandis que vos camarades à l'Université ont décroché un job en model validation uniquement avec un Master voire moins. Mais maintenant que vous êtes arrivé, vous réalisez que le consultant indépendant Kdb / Q sur le desk à côté de vous - qui est très loin d’avoir votre doctorat en stochastique - est payé deux fois plus que ce que vous touchez et rentre chez lui avant 20 heures.

Ensuite, vous découvrez que les données Oracle étaient la bonne nouvelle, car les trade capture data utilisent une base temporelle différente de celle des market data et, à y regarder de près, il apparaît que les cash equities aient pris une sérieuse longueur d'avance sur IBM qui semble dater de l'époque où Christophe Colomb n'a pas encore découvert l'Amérique. Ce n’est pas votre faute, mais c’est maintenant votre problème.

Au fur et à mesure que le temps passe, vous commencez à vous rendre compte que, quand ils ont dit que vous travailleriez « à proximité du business », ils ont dit la vérité, car cela n'a rien à voir avec être « dans le business ». Au mieux, vous ferez partie du bonus pool IT, qui est basé sur les performances du projet Visual Basic.

Ah oui, VB, vous en ricaniez à l'école ? A présent que vous êtes un programmeur fonctionnel, vous devez savoir que F # est un must pour votre CV. Mais vous êtes là pour apprendre, n'est-ce pas ? Ce que les gentils responsables RH n’ont pas mentionné, c’est que la formation qu’ils vous dispensent est en fait un cours intensif en VBA. Préparez-vous à sortir vos données dans Excel, car dans une banque, si les datas n’apparaissent pas dans un tableur, elles n'existent pas. Oh oui, et vous saurez bientôt que C ++ ne meurt jamais...

Bien sûr, vous modélisez en Python. Nous aussi car nous sommes des gens modernes. Mais à présent, vous êtes dans un département IT. Vous ne pouvez pas vous contenter d'utiliser les dernières versions ni le package que vous voulez, à cause de la sécurité et mais aussi parce qu'il y a deux ans en arrière, un développeur a travaillé sur un projet OSS destiné à fonctionner sur les systèmes internes, puis est parti et le projet s'est arrêté. Vous êtes maintenant, à 26 ans à peine, un ancien programmeur Python. Bienvenue dans l’équipe !

Dominic Connor est un chasseur de têtes senior de quants à Londres

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