Offre d'emploi Senior Analytics Engineer

Le programme vise à moderniser les usages Data & Analytics autour des activités de financement et de distribution, avec des enjeux forts autour :

• de la qualité et de la traçabilité des données,

• des contraintes réglementaires,

• du pilotage des portefeuilles,

• de l’industrialisation des usages analytiques,

• et de l’amélioration de la performance opérationnelle.

Le consultant interviendra dans un environnement transverse en collaboration avec les équipes métier, risques, finance, architecture data et IT.

• Concevoir et maintenir des data products analytiques sur Google Cloud Platform

• Construire des modèles analytiques dénormalisés (star schema, data marts, data products)

• Traduire les besoins métiers complexes en datasets exploitables et industrialisés

• Définir les modèles physiques analytiques à partir des modèles conceptuels fournis

• Optimiser les structures analytiques selon les usages métiers et les contraintes de performance

• Développer et maintenir les pipelines ELT avec dbt, BigQuery et Airflow

• Industrialiser les traitements de transformation et d’exposition de données

• Optimiser les performances BigQuery :

  • partitionnement

  • clusterisation

  • optimisation des coûts

  • optimisation des temps de traitement

• Garantir la robustesse et la maintenabilité des traitements

Concevoir des datasets permettant :

• le pilotage de la performance des portefeuilles de financement,

• le suivi des expositions et de la consommation des ressources rares,

• l’analyse des indicateurs de liquidité, capital et RWA,

• l’analyse de l’activité commerciale et des pipelines métier.

Le consultant sera garant :

• de la cohérence fonctionnelle des indicateurs,

• des règles d’agrégation et de calcul,

• de la traçabilité des transformations,

• de la qualité des données exposées.

• Mettre en œuvre les contrôles de qualité de données :

  • dbt tests,

  • contrôles de cohérence,

  • complétude,

  • fraîcheur des données

• Contribuer à la documentation fonctionnelle et technique

• Participer à la définition des standards de modélisation et de développement

• Assurer la traçabilité des sources et des transformations

• Travailler en étroite collaboration avec :

  • les équipes métier,

  • la MOA,

  • les équipes risques et finance,

  • l’architecture data,

  • les équipes IT & plateformes

• Participer aux phases de :

  • tests techniques,

  • tests fonctionnels,

  • intégration,

  • performance,

  • UAT

• Être référent analytics sur son périmètre

• Être force de proposition sur les usages data et analytics