Data Engineer pour le secteur Banque de financement et d'investissement (BFI)

Le data engineer construit et industrialise les pipelines de données : ingestion, transformation, modélisation et mise à disposition d'une donnée fiable et gouvernée pour l'analytique et l'IA.

Enjeux propres au secteur Banque de financement et d'investissement (BFI) : La BFI exige du pricing temps réel, des calculs de risque et de capital robustes, des plateformes de trading performantes et une donnée de marché maîtrisée.

Rôle du Data Engineer en environnement banque de financement et d'investissement

• Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion et de transformation (ETL/ELT)
• Modéliser et alimenter un data warehouse ou un data lake
• Mettre en place la qualité, la gouvernance et le lineage des données
• Optimiser les coûts et les performances des traitements
• Outiller les data scientists et les analystes en données prêtes à l'emploi

Contribution directe aux chantiers banque de financement et d'investissement : industrialisation des calculs de risque (VaR, sensibilités) sur grille de calcul distribuée. ; plateforme de pricing de dérivés intégrée à la salle de marché. ; chaîne de calcul de valorisation xVA et de capital réglementaire..

Conformité banque de financement et d'investissement à intégrer

• Bâle (cadre prudentiel) — impose des calculs de fonds propres et de risque de marché traçables et reproductibles.
• MiFID II — impose le reporting des transactions, la traçabilité des ordres et la meilleure exécution.
• EMIR — impose le reporting des dérivés et la gestion des appels de marge des contreparties.
• FRTB — impose une revue fondamentale du risque de marché et de nouveaux calculs de capital de trading.

Stack banque de financement et d'investissement

Cœur de métier : SQL avancé et modélisation · dbt, Spark, Airflow · Snowflake / BigQuery / Databricks · Python · Kafka et streaming · Cloud (AWS/GCP/Azure) et IaC. Dans le secteur banque de financement et d'investissement, ce profil évolue notamment avec : C++ et Java pour les moteurs de pricing à haute performance ; Grilles de calcul (Tibco GridServer, Symphony) ; Python / Q-KDB+ pour le quant et les séries temporelles.

TJM

Fourchette nationale indicative : environ 500 à 800 €/j selon la séniorité et la stack. Grille des TJM freelance IT pour les fourchettes nationales indicatives.

Implantations

• Paris
• La Défense
• Courbevoie
• Neuilly-sur-Seine
• Levallois-Perret
• Issy-les-Moulineaux
• Nanterre
• Boulogne-Billancourt

ESN spécialisée Banque de financement et d'investissement (BFI) · Glossaire IT & ESN · Expertises par techno

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