Meritis est un cabinet de conseil spécialisé en IT pour la finance, reconnu comme un acteur clé du secteur. A titre d'exemple, 1 er partenaire et principal fournisseur d’Amundi, 2 nd fournisseur de BNPP CIB et partenaire majeur de Natixis, nous accompagnons l’ensemble des banques d’investissement, intermédiaires de marchés, hedge funds, asset managers de la place parisienne. Notre expertise couvre toute la chaîne Front-to-Back, en intervenant sur des projets stratégiques et à forte valeur ajoutée. Nos références : Banques d’Investissement : BNPP CIB, CACIB, NATIXIS, SGCIB Asset Management : Amundi, LBPAM, TIKEHAU, ODDO BHF, EDRAM Fonds d’Investissement & Institutions Financières : QUBE RT, CFM, LCH, EPEX, EURONEXT Assurance : AXA, Groupama, CNP Notre positionnement nous permet d’intervenir sur des environnements exigeants et à forte valeur ajoutée, en accompagnant nos clients sur des projets stratégiques tels que : Le développement d’une application de trading électronique dédiée aux swaps de taux, optimisant la gestion des flux et l’exécution des ordres. L’intervention sur des librairies financières cross-asset, apportant une expertise en modélisation et en calculs complexes pour la valorisation des produits et la gestion des risques. Le renforcement des équipes en support trading, garantissant la disponibilité, la performance et l’évolution des plateformes utilisées en salle de marché. Nous mettons un point d’honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l’entreprise. Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d'un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux : https://www.glassdoor.fr/Avis/Meritis-Avis-E1163008.htm Description du poste Nous recherchons un Data Engineer passionné par le traitement des données à grande échelle et l'intelligence artificielle appliquée à la détection de fraude. Vous rejoindrez une équipe d'experts travaillant sur des systèmes avancés d'analyse et de prévention des fraudes au sein d'un environnement Cloud AWS. Missions Concevoir et développer des pipelines de traitement de données massives avec Scala et Apache Spark. Implémenter des modèles de détection de fraude en collaboration avec les Data Scientists. Optimiser et déployer des solutions scalables et performantes sur AWS (S3, EMR, Glue, Lambda, etc.). Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des flux de données. Automatiser le déploiement et la surveillance des pipelines avec des outils CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation). Collaborer avec les équipes d’ingénierie et de cybersécurité pour renforcer les systèmes de prévention de fraude. Profil recherché Diplômé(e) d'une formation Bac5 en informatique, Data Engineering ou domaine connexe. Expérience confirmée (8 à 10 ans) en développement avec Scala et Apache Spark Maîtrise des services AWS (S3, EMR, Glue, Lambda, Kinesis, Redshift, etc.). Connaissance des bases de données SQL et NoSQL (PostgreSQL, DynamoDB, etc.). Expérience en industrialisation et automatisation de pipelines de données (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Sensibilité aux enjeux de la cybersécurité et de la détection de fraude. Esprit analytique, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un environnement agile. Informations complémentaires : Prêt.e à démarrer de nouveaux challenges dans une structure où il fait bon vivre ? Être consultant.e chez Meritis c’est : Evoluer dans un environnement où l’apprentissage est favorisé : formations certifiantes, e-learning, meetUp, concours de code, parcours d’évolutions etc. Faire partie de communautés d’experts qui partagent leurs savoirs et expériences Avoir le choix de sa mission Bénéficier d’un réseau de clients qui nous font confiance et que nous étoffons d’années en années Travailler dans un environnement convivial avec de nombreux événements : déjeuners, afterworks, teambuilding, soirées annuelles etc. Rejoindre une entreprise où il fait bon vivre, certifiée « Great Place to Work »
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