Développeur Python / API & Backend

Le flux de travail traite divers instruments financiers (actions, contrats à terme, obligations, IRS, etc.) à travers plusieurs étapes de traitement impliquant la validation des données, des vérifications de pare-feu et des validations manuelles si nécessaire. Ce flux est devenu de plus en plus complexe en raison de l'extension des produits, de la multiplicité des sources de données et de scénarios de tarification particuliers.

Défis actuels:

• Limites de l'infrastructure héritée : Les systèmes existants ont atteint leurs limites et ne peuvent plus gérer la complexité opérationnelle actuelle. Cela entraîne une dégradation des performances et une expérience utilisateur peu fiable.

• Manque de transparence : Les équipes de support et d'ingénierie peinent à comprendre le cycle de vie d'un enregistrement de prix. L'étape de blocage, la raison du blocage et les actions de résolution ne sont pas claires.

• Lacunes d'information : Les systèmes n'affichent pas de manière fiable le statut de traitement, les motifs d'erreur ou les données contextuelles requises.

• Opérations inefficaces : Le manque d'informations correctes lors des opérations manuelles entraîne des erreurs d'interprétation et des décisions erronées.

• Problèmes d'évolutivité : Les opérations de masse (téléchargements historiques, validations/rejets en bloc) sont fastidieuses et sources d'erreurs.

Impact : Un manque de confiance dans l'intégrité des données, des investigations chronophages et un système qui devient un goulot d'étranglement.

2. CRITÈRES DE RÉUSSITE CLÉS

La mission sera jugée réussie selon l'atteinte des objectifs suivants:

1. API prête pour la production : Une API Python exposant les données de traitement pour tous les enregistrements de prix, avec une abstraction claire de la complexité Oracle sous-jacente.

2. Visibilité complète : Compréhension instantanée du statut des prix et des raisons de blocage par les équipes techniques.

3. Confiance des opérateurs : Réduction mesurable du taux d'erreur lors des interventions manuelles.

4. Opérations en bloc efficaces : Simplification des téléchargements de prix historiques et des validations en masse.

5. UX Intuitive : Interfaces frontend adaptées aux ingénieurs de données et au support, avec une visualisation claire de l'historique de traitement.

6. Réduction du temps d'investigation : Diminution d'au moins 50 % du temps de résolution des incidents.

3. LIVRABLES ATTENDUS

• Phase 1 : Design & Architecture

  • Spécifications de l'architecture cible et conception de l'API (points de terminaison, modèles de données).

  • Approche d'abstraction d'Oracle.

  • Documentation sur la sécurité et l'évolutivité.

• Phase 2 : Bibliothèque centrale & Utilitaires

  • API Python complète couvrant les statuts, événements et opérations en bloc.

  • Fonctions utilitaires pour le retraitement et les validations massives.

  • Documentation et exemples d'utilisation.

• Phase 3 : Interfaces Utilisateurs

  • Tableau de bord opérateur : Affichage des statuts, données contextuelles et actions manuelles (valider, rejeter, retraiter).

  • Interface administrateur : Configuration et gestion des sources de prix.

  • Chronologie des événements : Visualisation claire des changements d'état pour chaque prix.

4. BÉNÉFICES COMMERCIAUX ATTENDUS

• Confiance opérationnelle : Visibilité totale sur le cycle de vie des prix permettant des décisions rapides.

• Réduction de l'effort manuel : Moins de dépendance envers les équipes d'ingénierie grâce à des interfaces en libre-service.

• Réduction des erreurs : Flux de travail guidés minimisant les erreurs de manipulation.

• Résolution plus rapide : Accélération du temps de traitement des problèmes opérationnels.

• Évolutivité : L'API découplée permet de supporter de nouveaux produits sans refonte totale.

• Expérience utilisateur améliorée : Réduction de la frustration et du temps de formation.

Compétences Techniques

• Expertise Python : Capacité à développer une API Python de niveau production, incluant la conception de points de terminaison et de modèles de données.

• Maîtrise des Bases de Données (Oracle) : Expérience avancée avec Oracle, notamment pour concevoir une couche d'abstraction capable de masquer la complexité des données sous-jacentes.

• Développement Frontend / UX : Capacité à concevoir et développer des interfaces utilisateurs (tableaux de bord, interfaces d'administration) intuitives et orientées métier.

• Architecture logicielle : Expérience dans la définition d'architectures cibles, incluant les problématiques de sécurité et de scalabilité.

Expérience et Expertise Métier

• Connaissance du Secteur Financier : Compréhension des instruments financiers (actions, contrats à terme, obligations, IRS, etc.) et de leurs processus de valorisation.

• Gestion de Flux de Données (Data Engineering) : Expérience dans la gestion du cycle de vie des données, de la validation à l'intégration, ainsi que dans la gestion d'opérations de masse (bulk operations).

Aptitudes Professionnelles

• Capacité d'Analyse : Aptitude à simplifier des processus opérationnels complexes et à résoudre des problèmes de visibilité système.

• Orientation Utilisateur : Sensibilité aux besoins des équipes de support et d'ingénierie pour améliorer leur efficacité et réduire leurs erreurs manuelles.

• Autonomie en Conseil : Capacité à mener une mission de bout en bout, de la phase de design à la livraison de produits prêts pour la production.