Rejoignez Notre Équipe d'Ingénierie des Données d'Audit
Nous recherchons un individu talentueux et dévoué pour rejoindre notre équipe d'Ingénierie des Données d'Audit chez KPMG Inde. Il s'agit d'un rôle techno-fonctionnel où vous développerez une expertise dans les outils propriétaires de KPMG et les règles commerciales sous-jacentes. Vos responsabilités incluront l'extraction, la validation, l'analyse et la visualisation des données provenant des systèmes ERP de nos clients, qu'ils soient hébergés sur site ou dans le cloud. À travers ce rôle, vous fournirez des rapports standard, des documents de travail d'audit et des insights à nos équipes d'engagement d'audit à travers plusieurs processus commerciaux. De plus, vous assisterez au développement de solutions pour divers services de Données & Analytique (D&A) d'audit.
Responsabilités Clés
Développement
- Construire et configurer des outils ETL pour une extraction et une transformation réussies des données à partir de multiples sources, qu'elles soient sur site ou dans le cloud.
- Être compétent dans les technologies Azure Cloud pour effectuer l’extraction, la transformation et le chargement des données (ETL). Fournir des conseils techniques sur le débogage des erreurs/problèmes dans le processus.
- Concevoir, coder, vérifier, tester, documenter, modifier et refactoriser des programmes/scripts modérément complexes, en respectant les normes et outils convenus pour obtenir un résultat bien conçu.
- Développer et mettre en œuvre des processus d'ingestion, de transformation et de validation des données en utilisant des applications cloud Azure, assurant la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
- Appliquer des techniques d'analyse, de conception, de modélisation et d'assurance qualité des données basées sur une compréhension détaillée des processus commerciaux.
- Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de correctifs et d'améliorations pour les modules nouveaux ou existants.
- Aider ou diriger le développement de routines opérationnelles et/ou liées à l'équipe d'engagement.
- Diriger les livrables de l’équipe et former les professionnels à acquérir des connaissances de travail technologique et des certifications en ingénierie des données Azure.
- Expérience avec les outils de visualisation pour la création de tableaux de bord et de rapports ou Power Apps est un avantage.
La connaissance de l’exploitation des algorithmes AI/ML (k-NN, Naïve Bayes, SVM, Forêts de Décision) et des frameworks de modélisation (PyTorch, TensorFlow, Keras) en utilisant Python est un plus.
Exécution
- Soutenir les clients lors de l'extraction de données à distance, en traitant des complexités moyennes à élevées et des tailles de données moyennes à grandes.
- Aider les équipes d'engagement d'audit en coordonnant avec les équipes informatiques du client et d'autres responsables techniques lors du processus d'extraction de données.
- Travailler avec les équipes d'engagement pour interpréter les résultats et fournir des insights d'audit significatifs à partir des rapports.
- Développer des transformations utilisant Azure Databricks, Azure Data Factory ou Python et gérer toute modification et personnalisation du mapping des données au sein de Databricks en utilisant le code PySpark.
- Déboguer, optimiser, améliorer les performances et résoudre les problèmes avec une orientation limitée lors du traitement de grands jeux de données, en proposant des solutions possibles.
- Réconcilier les données à travers plusieurs couches de données pour maintenir l'intégrité et l'exhaustivité des données.
- Maintenir un état de projet précis et à jour pour soi-même et tout membre d’équipe assigné.
- Préparer et examiner les documents requis soutenant l'engagement avec une attention maximale aux détails.
- Gérer et analyser des volumes énormes de données en utilisant les technologies de big data comme Azure Databricks et Apache Spark. Créer des workflows et des pipelines de traitement de données pour soutenir l'analytique de données, le machine learning et d'autres applications pilotées par