Contractor job Analyste risque de contrepartie - expert Python / Power BI

Au sein du Département MCLR (Market, Counterparty & Liquidity Risk), et plus précisément dans l'équipe Counterparty Risk (CPR), la mission consistera à contribuer à l'amélioration et à la création d'outils permettant la certification des métriques de risque de contrepartie ainsi que la surveillance des dépassements.

Contexte : La Direction des Risques (RISK) du client (BFI) assure le suivi et le contrôle des risques de l'ensemble des activités de la BFI. Elle regroupe les équipes spécialistes des risques de contrepartie, des risques de marché et des risques opérationnels. L’objectif de la Direction des Risques est de mettre à disposition du management une information rapide, objective, efficace et argumentée sur les risques encourus par la BFI, de proposer un dispositif d’encadrement adapté et d’en contrôler la mise en application.

Le Département Market, Counterparty & Liquidity Risk (MCLR) compte 300 collaborateurs à l'échelle mondiale et supervise les activités Global Market. Au sein de ce département, l’équipe Counterparty Risk (CPR) se concentre sur la définition et la surveillance du risque de contrepartie, avec trois pôles.

Expertises spécifiques :

Dans le cadre de cette mission, nous recherchons les expertises et compétences suivantes :

1/Outils de gestion de projet et de développement :

·        Maîtrise de Jira pour la gestion agile des tâches, sprints et suivi de développement.

·        Expérience confirmée avec Bitbucket (ou GitHub) pour le contrôle de version (Git), la gestion des branches, les pull requests, et la collaboration sur le code source.

2/ Modélisation de données et Business Intelligence :

·        Compréhension approfondie des besoins en matière de visualisation et d'analyse de données, afin de structurer les modèles de manière optimale pour des outils de reporting et de BI tels que Power BI.

·        Maîtrise des principes de conception de schémas optimisés pour des cas d'usage analytiques (étoile, flocon, etc.).

·        Capacité à prévoir et à optimiser les requêtes et les agrégations.

3/ Compétences techniques :

·        Programmation et traitement de données : Maîtrise de Python (notamment avec les bibliothèques pandas et numpy).

·        Bases de données : Solides compétences en SQL et connaissance des principes de manipulation et nettoyage de données via des processus ETL.

Langues :

·        Anglais courant (oral et écrit) pour la lecture de documentations techniques, la participation à des audits et les échanges internationaux.

Les compétences facultatives mais appréciées dans le cadre de cette mission sont :

·        Maîtrise des produits dérivés et des opérations de financement sur titres (reverse repos et prêt/emprunt).

·        Connaissance des métriques utilisées pour la surveillance du risque de contrepartie (VaR Credit/PFE).