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Développeur Python Risk / Data Quality Engineer – Stress Testing

Opportunité exclusive

4 à 8 semaines

Hybride

Développeur Python Risk / Data Quality Engineer – Stress Testing

Visian

Développeur Python Risk / Data Quality Engineer – Stress Testing

Expertises

PythonData QualityStress Tests

il y a 12 jours

Opportunité exclusive

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Information importante


Type de contrat:

CDI

Salaire / Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

93100 Montreuil, France

Date de démarrage :

4 à 8 semaines

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

9 mars 2026

Le besoin


Département Risk – ERA SYSTEMS (systèmes de risque sur les marchés financiers).

Mission : Implémentation d’un outil de monitoring de la qualité des données de Stress Test

Environnement de travail :

Le consultant sera embarqué dans la Squad Stress?Test au sein d’une structure Agile (Scrum) dans laquelle il interagira avec des interlocuteurs à l’international : Londres (UK), Lisbonne (Portugal) et Mumbai (Inde).

OBJECTIFS DE LA PRESTATION

Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress?Test?Marché. Garantir que les sorties de stress-test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk-management.

1. Compréhension de l’activité de production

• Analyse des flux de données actuels (intégration, calcul, persistance).

• Cartographie des dépendances entre les systèmes de marché, les bases de données et les livrables de stress-test.

• Participation aux stand-up et aux revues de sprint pour s’imprégner du Backlog de la squad.

2. Développement d’un outil interne de contrôle qualité

• Concevoir et coder, en Python, un moteur de validation (règles?: limites, cohérence inter-dates, variation, valeurs manquantes, etc.).

• Exploiter les bases de données SQL (Sysbase) pour récupérer les tables de résultats de stress-test.

• Intégrer l’outil dans le pipeline CI/CD de la squad (Git, Jenkins/Argo, Docker).

3. Mise en production & suivi

• Déployer le composant sous forme de micro-service en respectant la priorisation donnée par le Product Owner

• Mettre en place des alertes automatisées (e-mail / Teams) en cas d’anomalie.

• Produire des rapports et présenter les KPI de qualité aux comités de risk.

4. Amélioration continue

• Formaliser les exigences de qualité dans la documentation fonctionnelle (Jira?User Stories, Confluence).

• Proposer des évolutions (ex.?intégration de ML pour la détection d’anomalies).

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