🧩 Consultant BI / Data Analyst ALM – Risque de Liquidité (Banque)

🧩 Consultant BI / Data Analyst ALM – Risque de Liquidité (Banque)

📍 Département : Paris (75)
🗓️ Démarrage : 15/04/2026
⏳ Durée : 12 mois, reconductible
🧾 Contrat : CDI ou freelance
💶 Budget Cible : 500 € HT/j
🧑‍💻 Télétravail : 2 à 3 jours/semaine
🧠 Séniorité : 6 à 9 ans
👤 Poste ouvert : 1
🌍 Secteur : Banque de financement – ALM & Risques

🧩 Contexte

Dans un environnement bancaire exigeant, la mission s’inscrit au sein d’une équipe en charge de la gestion du risque de liquidité (ALM / GRL).

L’objectif est de renforcer les capacités de pilotage via la mise en place d’outils décisionnels permettant de :

• Suivre les ratios réglementaires de liquidité

• Anticiper les besoins de financement

• Optimiser la gestion des ressources financières

• Fournir une vision consolidée et exploitable aux équipes métiers

La mission implique une forte interaction avec des acteurs variés : Trésorerie, Risques, Finance, IT, métiers.

🎯 Missions principales

• Concevoir et développer des dashboards BI pour le suivi des indicateurs de liquidité

• Produire des analyses ad-hoc à destination des équipes de pilotage

• Mettre en place un portail BI utilisateur centralisant les métriques de liquidité

• Concevoir des solutions permettant le drill-down (du global au niveau trade)

• Assurer la performance et l’ergonomie des interfaces (GUI)

• Modéliser les données pour répondre aux besoins de reporting

• Documenter les solutions (technique + utilisateur)

• Former les utilisateurs métiers

• Collaborer avec l’ensemble des parties prenantes (data, IT, métiers)

🛠️ Environnement technique

• BI / DataViz : Power BI, Tableau, Qlik (ou équivalent)

• Data : Data warehouse, data lake, modélisation de données

• Langages : Python, R (souhaité)

• Fonctionnel : ALM, liquidité bancaire, ratios réglementaires

👤 Profil recherché

• Expérience en BI / Data Analysis (6-9 ans)

• Bonne connaissance des enjeux ALM et risque de liquidité

• Maîtrise d’un outil de data visualisation (Power BI, Tableau, Qlik…)

• Expérience en modélisation de données orientée reporting

• Bonne compréhension des architectures data

• Capacité à produire des analyses fiables et pertinentes

• Aisance avec des interlocuteurs variés (métiers, IT, risques…)

• Capacité de vulgarisation et pédagogie

• Rigueur, esprit analytique et sens du détail

• Anglais professionnel