En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et maintenir des modèles de données pour les paiements et la conformité réglementaire.
- Entreprise: Swan, une fintech innovante offrant des solutions bancaires intégrées.
- Avantages: Travail flexible, environnement inclusif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Ambiance collaborative avec un fort accent sur la diversité et l'inclusion.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le secteur financier avec vos compétences en data.
- Qualifications: 5+ ans d'expérience en ingénierie des données et maîtrise de SQL et Snowflake.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous recherchons un ingénieur analytique freelance pour rejoindre notre équipe Data à temps plein pendant 3 à 6 mois, en faisant la transition entre notre ingénieur analytique actuel et son successeur. Swan est une fintech offrant des services bancaires intégrés : les entreprises utilisent Swan pour intégrer des comptes, des cartes et des paiements dans leurs propres produits.
Notre équipe Data, dirigée par Romain, notre VP Data, sert le département Risque et nos analystes de données avec les informations nécessaires pour gérer et orienter l'entreprise. Nos modèles alimentent également les rapports destinés aux régulateurs financiers, donc l'exactitude, les tests et la traçabilité sont non négociables.
Notre ingénieur analytique possède deux domaines : les marts d'affaires sur le produit principal de Swan, tels que les paiements et l'intégration, et nos modèles de reporting réglementaire, à construire et à faire fonctionner. Pendant cette transition, nous avons besoin d'une personne expérimentée pour maintenir les deux en fonctionnement et continuer à livrer.
Votre mission
- Livrer des données fiables et bien modélisées sur deux domaines de poids égal : les marts d'affaires pour nos équipes produit et technique et notre reporting réglementaire, puis transmettre le tout proprement à notre prochain ingénieur analytique.
Votre domaine :
- Marts d'affaires : posséder la modélisation des domaines principaux du produit de Swan, y compris les paiements et l'intégration, et construire le produit sur lequel les équipes produit, technique et commerciale s'appuient.
- Reporting réglementaire : prendre en charge les modèles existants, les maintenir en fonctionnement et les faire évoluer au fur et à mesure que les exigences changent. Ici, l'excellence de la modélisation est le travail lui-même : chaque modèle testé et documenté, chaque chiffre exact, et pleine cohérence à travers les rapports réglementaires.
- Transmission : monter rapidement en compétence avec l'ingénieur analytique sortant, puis transférer l'ensemble du périmètre à son successeur avec une documentation à jour.
Ce que vous ferez :
- Concevoir, construire et maintenir des marts pour les paiements, l'intégration et d'autres domaines clés, en travaillant en étroite collaboration avec les équipes produit et technique.
- Exécuter les modèles de reporting réglementaire au quotidien : surveiller les exécutions, corriger les échecs, s'assurer que les rapports sont envoyés avec précision et à temps.
- Faire évoluer les modèles réglementaires au fur et à mesure que les exigences changent, sans casser ce qui fonctionne déjà correctement.
- Garantir la cohérence : le même chiffre doit se réconcilier dans chaque rapport réglementaire, avec les marts d'affaires et avec les systèmes sources.
- Maintenir un haut niveau de modélisation partout : grain clair, clés explicites, tests sur chaque modèle, et documentation que les analystes, auditeurs et régulateurs peuvent suivre.
- Travailler quotidiennement avec l'équipe Data, les ingénieurs logiciels, la conformité et les parties prenantes commerciales.
- Maintenir la documentation à jour tout au long du processus, afin que la transmission au prochain ingénieur analytique soit fluide.
Vous êtes un excellent candidat si :
- Indispensables : 5+ années en ingénierie analytique ou en ingénierie des données, y compris la possession de modèles de production de bout en bout, construction et exploitation.
- SQL expert et expérience pratique avec Snowflake.
- Expérience solide en production avec dbt : macros, tests, modèles incrémentaux, packages.
- Flux de travail Git, revue de code et CI pour les projets de données.
- Communication claire avec des parties prenantes non techniques, en anglais.
- Expérience pratique du développement avec l'IA (par exemple, Claude Code, Cursor, Copilot) dans votre flux de travail quotidien, avec la rigueur nécessaire pour examiner et tester ce qu'elle produit.
Agréables à avoir :
- Expérience avec le reporting réglementaire, ou dans la fintech ou la banque.
- Précédentes missions freelance impliquant la prise en charge ou la transmission d'un périmètre.
Il est acceptable de ne pas cocher toutes les cases — ne laissez pas le syndrome de l'imposteur vous empêcher de postuler ! Swan s'engage à fournir un environnement de travail bienveillant pour tous les employés, quel que soit leur âge, sexe, handicap, orientation sexuelle, race, religion ou croyance. En matière de recrutement, nous nous intéressons à votre expérience professionnelle, vos compétences et votre personnalité globale. Parce que la diversité renforce le lieu de travail et est nécessaire au succès de Swan, nous intensifions nos efforts pour incorporer des actions concrètes afin de nous améliorer dans ce domaine.
Senior Freelance Analytics Engineer in Paris employeur : swan.io
Swan est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et l'efficacité au sein de son équipe de Payment Operations. Située en France, l'entreprise offre un environnement de travail dynamique où les employés peuvent s'épanouir grâce à des opportunités de croissance professionnelle, une culture collaborative et un engagement envers l'adoption responsable de l'IA. En rejoignant Swan, vous aurez la chance de contribuer à des projets significatifs tout en bénéficiant d'un soutien constant pour votre développement personnel et professionnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Freelance Analytics Engineer in Paris
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez swan.io – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Freelance Analytics Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à swan.io. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez swan.io
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez swan.io de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à swan.io en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.