Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies Profil candidat: Data Quality Engineer / Data Engineer Senior (6 à 10 ans d’expérience) Forte expertise en données financières de marché ( Bloomberg indispensable ) Excellente maîtrise de Python (développement de librairies robustes et documentées) Expérience en mise en production (monitoring, dashboards, alerting) Intérêt ou expérience concrète sur les LLMs appliqués à la data Capacité à travailler en totale autonomie dans un environnement exigeant Mission orientée conseil avec un haut niveau d’exigence, sans encadrement côté client. Profil senior attendu, capable d’évoluer dans un environnement de type hedge fund quantitatif.
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