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Vos missions seront les suivantes : Garantir l’intégrité des données utilisées dans nos analyses Mettre en place des alertes sur les variations de notionnel significatives (par exemple par pays et par broker) ainsi que sur les problèmes de données manquantes ou de mapping manquants Automatiser la vérification des critères d’éligibilité des actions avant leur intégration dans les stratégies de trading Développer des modèles de suivi de l’évolution des positions dans le temps, notamment pour monitorer les taux de financement préférentiels obtenus Réaliser des analyses sur de nouveaux marchés en s’assurant de la robustesse des données entrantes et en collaborant avec les différentes équipes concernées Travailler de manière proactive avec les équipes IT afin d’améliorer en continu les processus et les outils internes Collaborer avec les Prime Brokers pour optimiser la qualité du service, renforcer la gestion des risques et fluidifier les échanges de données

🎯 Contexte de mission Dans le cadre du renforcement d’une équipe Opérations au sein d’un environnement financier exigeant, nous recherchons un profil orienté data et automatisation afin de contribuer à la fiabilité de la chaîne front-to-back, à la réduction des risques opérationnels et à l’optimisation des processus internes. La mission s’inscrit également dans un contexte de financement Equity, avec des enjeux forts autour du suivi des coûts de financement, de l’optimisation des taux et de la qualité des données utilisées pour les analyses. 🛠️ Missions principales et rôle Garantir l’intégrité et la qualité des données utilisées dans les analyses et reportings Mettre en place des alertes sur les variations significatives de notionnels, les données manquantes ou les problèmes de mapping Automatiser les contrôles d’éligibilité des actions avant leur intégration dans les stratégies de trading Développer des outils et modèles de suivi des positions dans le temps Analyser les coûts de financement, les économies réalisées et les taux préférentiels obtenus Réaliser des analyses sur de nouveaux marchés en veillant à la robustesse des données entrantes Collaborer avec les équipes IT pour améliorer les outils, processus et contrôles existants Interagir avec les Prime Brokers afin d’optimiser les échanges de données, la qualité de service et la gestion des risques Produire des visualisations et reportings facilitant le suivi opérationnel et la prise de décision 🚀 Objectifs Sécuriser et fiabiliser les données utilisées dans les analyses opérationnelles et financières Réduire le risque opérationnel grâce à l’automatisation des contrôles et des alertes Améliorer la visibilité sur les coûts de financement et les opportunités d’optimisation Renforcer l’efficacité des processus internes et la qualité des échanges avec les partenaires externes Développer des outils de pilotage performants pour accompagner les équipes métier 💡 Compétences requises Très bonne maîtrise de Python Solides compétences en automatisation, manipulation et analyse de données Bonne compréhension des enjeux financiers et des environnements de marché Capacité à construire des alertes, des contrôles et des reportings automatisés Expérience en analyse de données et en amélioration continue des processus Bon niveau de rigueur, d’organisation et de communication Anglais professionnel Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (Opérations, IT, Finance, Brokers) Les compétences suivantes constituent un plus : VBA SQL Tableau Bloomberg

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Business Analyst expérimenté sur la partie trading électronique pour les produits IRS et Bonds. L'équipe est en charge de tous les automates de trading sur le périmètre Fixed Income (price taking et making). Fonctionalités: Credit Check, Client Vetting, Client Permissioning, Pricer request, RFQ popups, Auto Quote, STP Technologie C#, en s'appuyant sur le framework ION. L'équipe travaille en collaboration étroite avec les différents desks de trading Fixed Income. • Connaissances des acteurs du marché financiers et des produits. • Connaissances générales des marchés D2C sur différents produits financiers « cash et dérivés » (Bloomberg, Tradeweb, Bondvision, MarketAxess…). • La connectivité aux marchés financiers : bonne expertise d'ION indispensable. • Connaissance trading électronique indispensable.

PRÉSENTATION DE LA MISSION Dans le cadre d'un programme de transformation de la qualité des données de marché, vous rejoignez l'équipe DIR (Direction du Référentiel) . Votre rôle est de concevoir, déployer et industrialiser un cadre de contrôle rigoureux pour les actifs financiers (Futures, Yields, FX, Index, Bonds) afin de garantir la fiabilité des modèles de recherche et des décisions de trading. Type de contrat : Freelance Durée : 6 mois Localisation : Paris Environnement technique : Python (Data Stack), SQL, Bloomberg/Reuters API, LLM/IA. 2. MISSIONS ET RESPONSABILITÉS Axe 1 : Audit et Diagnostic (Phase d'Évaluation) Réaliser un audit complet des dimensions de qualité par classe d'actifs. Recenser l'existant (scripts épars, contrôles manuels) et identifier les zones de risque (gaps de couverture). Prioriser le backlog des anomalies historiques en collaboration avec les équipes Recherche et Prédiction. Axe 2 : Industrialisation de la Qualité (Mise en œuvre) Développer une bibliothèque unifiée et modulaire de contrôles (en Python) intégrable aux pipelines de données. Assurer la remédiation du stock historique : investigation des causes racines, correction des données et résolution des litiges avec les fournisseurs (Bloomberg, etc.). Mettre en place des mécanismes de prévention pour bloquer les anomalies dès l'ingestion. Axe 3 : Monitoring et Innovation Concevoir des dashboards de pilotage (KPI) pour monitorer la santé des données en temps réel. Développer un PoC basé sur les LLM pour automatiser la génération de nouveaux contrôles et faciliter l'analyse des causes racines (Root Cause Analysis). Rédiger le Playbook opérationnel (procédures de gestion d'incidents et workflows d'alerte).