Tech Lead Java / Spark – Risques Bancaires & Calculs RWA/ECL

Contexte

L’environnement de travail s’inscrit dans un contexte bancaire, Big Data et réglementaire, avec des enjeux importants de performance, de volumétrie et de fiabilité des calculs. L’écosystème technique repose principalement sur Java, Apache Spark et Hadoop, avec des architectures distribuées dédiées aux moteurs de calcul RWA et ECL. La mission implique également des problématiques d’optimisation des traitements, d’automatisation des processus, de migration vers le Cloud et d’évolution d’architecture. Le consultant évoluera au sein d’équipes pluridisciplinaires, en interaction avec les équipes IT, architecture, métiers et risques, dans un environnement exigeant en matière de qualité, de sécurité et de respect des standards du SI.

Missions

• Accompagner la conception, le développement et l’optimisation de moteurs de calcul de risques bancaires RWA et ECL.
• Faire évoluer l’architecture existante pour traiter des volumétries de données plus importantes.
• Mettre en place des simulateurs RWA/ECL au niveau Groupe.
• Automatiser les processus de benchmark et de simulation.
• Participer à la clarification des besoins et aux choix des solutions techniques.
• Concevoir et implémenter des solutions applicatives.
• Réaliser des migrations techniques, notamment vers le Cloud.
• Assurer le support technique auprès des utilisateurs.
• Respecter les normes et standards du système d’information.

Outils & Environnement

• Apache
• Apache Spark
• Cloud
• Java
• Hadoop

Conditions de travail

• Lieu de la mission : Paris
• Télétravail : 2 jours par semaine
• Date de démarrage : ASAP
• Mission de longue durée
• Anglais professionnel obligatoire

1. 8 à 10 ans minimum d'expérience en développement Java Big Data
2. Solide maîtrise de Java, Spark et Hadoop
3. Habitude du développement de solutions de calcul sur de fortes volumétries de données
4. 7 ans minimum d'expérience dans le secteur bancaire, idéalement sur des problématiques de risque de crédit, RWA, ECL et réglementation Bâle
5. Capacité à analyser et qualifier les besoins
6. Participation aux choix d’architecture et aux décisions techniques en tenant compte des contraintes de performance, coûts et délais
7. Connaissance des environnements Cloud, des problématiques de migration et d’optimisation des traitements Big Data (atout)
8. Autonomie, capacité d’analyse, rigueur, esprit d’équipe
9. Aisance dans les échanges avec les équipes métiers et techniques