En un coup d'œil
- Missions: Analyse et améliore la qualité des données dans un environnement de Market Risk.
- Entreprise: Rejoignez une équipe dynamique spécialisée en gestion des risques et données.
- Avantages: Opportunités de développement professionnel et environnement de travail stimulant.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre collaboratif avec des experts du secteur.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets innovants tout en développant vos compétences en data.
- Qualifications: Expérience en analyse de données, maîtrise de SQL et Python.
Le salaire estimé est compris entre 51525 - 62975 € par an.
Contexte Dans le cadre du renforcement d'une équipe intervenant sur des sujets de Risk Management et de Data, nous recherchons un(e) Business Analyst / Data Analyst pour rejoindre une équipe en charge de la production, de la qualité et de la maintenance des données utilisées dans un environnement de Market Risk. L'équipe intervient notamment sur la maintenance de référentiels fonctionnels, la supervision de la Data Quality, l'analyse et la résolution d'incidents de production ainsi que sur différents projets réglementaires.
Missions
- Maintenance et production des référentiels
- Analyser les logs quotidiens d'intégration et identifier les éventuelles anomalies ;
- Assurer le suivi des workflows liés à l'enrichissement des données ;
- Effectuer la saisie et la modification d'attributs dans les bases référentielles ;
- Produire et maintenir les reportings de suivi de la production ;
- Accompagner les évolutions des référentiels : mises à jour massives, création de nouveaux attributs, évolutions du modèle de données, etc. ;
- Participer aux phases de tests et de validation lors des évolutions applicatives ;
- Contribuer à l'amélioration et à l'automatisation des processus existants via des scripts Python.
- Data Quality
- Analyser les problématiques de Data Quality rencontrées en production ;
- Identifier les anomalies liées aux données et aux référentiels ;
- Participer aux réunions de suivi et à la résolution des incidents ;
- Mettre en place et améliorer des contrôles de cohérence, d'exhaustivité et de détection de données manquantes ou anormales ;
- Développer en Python des indicateurs de qualité (KQI) ;
- Collaborer avec les équipes IT afin d'industrialiser les contrôles développés ;
- Participer à l'amélioration continue des dispositifs de Data Quality.
- Projets et évolutions
- Participer à la définition et à l'évolution des modèles de données et des référentiels ;
- Contribuer aux phases de recette et de tests ;
- Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées ;
- Accompagner les équipes projet sur les problématiques liées aux données ;
- Identifier et remonter les anomalies, besoins d'évolution et axes d'amélioration.
- Reporting réglementaire
- Analyser et comprendre les templates et exigences réglementaires ;
- Réaliser des contrôles de Data Quality en amont des exercices ;
- Préparer et mettre à niveau les données et référentiels nécessaires ;
- Participer aux phases de tests des développements IT ;
- Produire et consolider les données à reporter ;
- Participer aux contrôles et réconciliations entre les différentes sources de données ;
- Répondre aux demandes de données ad hoc ;
- Contribuer aux phases de post-mortem et aux plans de remédiation.
Profil recherché
De formation supérieure en informatique, ingénierie, finance ou data, vous justifiez d'une expérience significative dans un environnement Data / Risk / Finance de marché. Vous disposez idéalement des compétences suivantes :
- Business Analysis / Data Analysis ;
- Bonne maîtrise de SQL et capacité à analyser et requêter des bases de données ;
- Bonne maîtrise de Python pour le développement et la maintenance de scripts ;
- Bonne compréhension des modèles et architectures de données ;
- Expérience dans un environnement de production ;
- Connaissances en Market Risk : P&L, VaR, Stress Tests, FRTB, Risk Factors, etc. ;
- Une expérience sur des problématiques de Data Quality est un réel plus ;
- Une expérience sur AWS / SageMaker serait appréciée.
Qualités recherchées
Nous recherchons avant tout une personne :
- Proactive et autonome, capable d'identifier les sujets et de proposer des solutions ;
- Dotée d'un fort intérêt pour la Data et l'analyse ;
- À l'aise dans des environnements complexes et à forts enjeux ;
- Rigoureuse et structurée ;
- Capable de travailler avec des interlocuteurs fonctionnels et techniques ;
- Dotée d'un bon esprit d'équipe et d'une bonne capacité d'adaptation.
Data Analyst – Market Risk & Data Quality employeur : Quanteam
Rejoindre notre équipe en tant que Développeur / Développeuse web à Paris, c'est intégrer un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de nos projets. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, un cadre de travail stimulant et la possibilité de travailler sur des technologies de pointe, notamment l'IA générative. Notre culture d'entreprise valorise la polyvalence et l'autonomie, permettant à chaque membre de contribuer activement à des solutions qui transforment le secteur financier.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst – Market Risk & Data Quality
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Quanteam
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Quanteam. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyst – Market Risk & Data Quality
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Quanteam, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Quanteam que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Quanteam. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Quanteam
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Quanteam et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
