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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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