Consultant.e Développeur ETL – Banque – Paris

Vous avez une solide expérience en développement ETL dans des environnements bancaires complexes et régulés ?
Vous avez déjà travaillé sur des données Risques & Conformité à fort enjeu métier et réglementaire ?
Et vous aimez intervenir à l’interface entre Data, IT et Métiers ?

Si oui, cette mission mérite toute votre attention.

🎯 Mission
Au sein du département Data & IA d’un grand groupe bancaire, vous intervenez en binôme avec un Product Owner pour accompagner les équipes Risques & Conformité dans la structuration et la valorisation de leurs données.

Votre rôle est fortement orienté conception et développement d’ETL, afin de construire et faire évoluer un socle data Risques privatif, fiable, industrialisé et conforme aux exigences réglementaires.

🚀 Responsabilités clés
– Concevoir, développer et maintenir les chaînes ETL alimentant le socle data Risques
– Implémenter des traitements SQL complexes de transformation et de fiabilisation des données
– Harmoniser, rationaliser et sécuriser les flux et référentiels existants
– Créer et faire évoluer des actifs et produits de données orientés usages Risques & Conformité
– Documenter les flux, jeux de données et actifs dans le catalogue de données
– Travailler en approche Data Product, en lien étroit avec le Product Owner
– Accompagner les équipes métiers dans l’appropriation et l’usage opérationnel de leurs données

🎓 Profil
Expertise fonctionnelle (prioritaire)
– Solide expérience sur les Risques bancaires (indispensable)
– Bonne compréhension des environnements réglementaires et de conformité
– Expérience dans une approche produit data

Expertise technique
– Expertise confirmée en développement ETL (Informatica ou équivalent)
– Très bonne maîtrise SQL
– Expérience avec un outil de catalogue de données (Zeenea ou équivalent)
– Connaissance Alteryx
– Connaissance Power BI

✨ Pourquoi postuler
– Mission très opérationnelle avec un fort contenu data engineering / ETL
– Enjeux critiques Risques & Conformité au sein d’un grand environnement régulé
– Rôle transverse entre Data, IT et Métiers
– Impact direct sur la fiabilité, la gouvernance et la valorisation des données Risques