Reference data Engineer - Analyst

Rejoignez JPMorgan Chase & Co. en tant qu'Ingénieur en Données de Référence - Analyste et jouez un rôle clé dans l'amélioration de nos capacités de business intelligence. Collaborez avec des experts opérationnels et des stratèges de données pour construire des outils de données perspicaces et fournir des actifs de données précieux qui stimulent la réussite de l'entreprise.

L'équipe des Données de Référence sur les Instruments fait partie intégrante des Solutions de Données au sein de notre Organisation des Services aux Titres. Les perspectives de données accessibles et les capacités analytiques sont cruciales pour faire avancer notre entreprise et nos opérations. Cela facilite l'identification des opportunités dans les processus opérationnels et le développement de stratégies efficaces.

En tant qu'Ingénieur en Données au sein de notre équipe Business Intelligence & Analytics, vous concevrez, construirez et maintiendrez ces capacités. Collaborez étroitement avec des experts opérationnels et des stratèges de données pour fournir des perspectives de données et des outils, en créant des actifs de données qui apportent une valeur significative à l'équipe et à l'ensemble de l'entreprise.

Ce rôle nécessite non seulement une expertise technique, mais aussi de solides compétences analytiques et de communication pour collaborer efficacement avec des équipes mondiales transversales.

• Concevoir, développer, maintenir et déployer des visualisations pour responsabiliser l'équipe des données de référence et les clients, en intégrant un bon design UX pour un partage intuitif des perspectives de données.
• Utiliser Python/SQL pour comprendre la conception des bases de données, les relations et la logique de sourcing des données pour les visualisations.
• Automatiser et exécuter tous les éléments dans un environnement contrôlé, en garantissant une documentation appropriée.
• Développer et maintenir des modèles IA/ML pour obtenir les résultats commerciaux souhaités.
• Gérer des projets de bout en bout, comprendre les exigences commerciales et élaborer des approches.
• Mener des initiatives de qualité des données, y compris la gestion des changements, l'analyse des données et les projets liés à la qualité des données.
• Tirer des perspectives des tableaux de bord, identifier les thèmes de qualité des données et collaborer avec les parties prenantes pour élaborer des stratégies d'amélioration.
• Effectuer des analyses de problèmes et de causes profondes pour affiner les inefficacités, améliorer la qualité des données et fournir de la valeur aux parties prenantes.

• Diplôme de Bachelor en Finance, Sciences ou Technologie, ou une qualification équivalente.
• Minimum 3 ans d'expérience avérée en modélisation de données, transformation de données et visualisation.
• Au moins 2+ ans d'expérience de travail dans les services financiers.
• Expérience pratique dans le développement de solutions BI de bout en bout en utilisant des outils comme JIRA/Confluence, Python, Alteryx, Tableau/Qlik/Power BI et AWS.
• Connaissance des techniques d'apprentissage automatique telles que le Traitement Automatique du Langage Naturel, le Clustering, l'Apprentissage Profond, et les techniques statistiques avancées et concepts.
• Capacité avérée à communiquer efficacement au sein d'une équipe et à travers les départements pour mener des conversations et extraire les détails nécessaires.
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes avec une attention aux détails pour formuler des stratégies et des solutions efficaces répondant aux points de douleur et améliorant l'efficacité.
• Expérience avancée dans la conception, le développement, la maintenance et le déploiement de visualisations en utilisant PowerBI/Tableau/Qlik.
• Expérience avancée dans l'écriture de requêtes/code SQL et Python avancés, et l'utilisation d'outils IA pour BI&A.
• Solide compréhension des principes de gestion des données pour les services financiers, y compris la gouvernance, la qualité, le stockage, la modélisation, etc.
• Connaissance approfondie des instruments financiers, des événements d'actions d'entreprise et des fournisseurs de données (Bloomberg, Refinitiv, ICE, MSCI, etc.).

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