Modélisateur de données

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MODÉLISATEUR DE DONNÉES
Le candidat idéal possédera une solide expertise dans le domaine des données bancaires et connaîtra bien les cadres de reporting réglementaire, notamment FINREP et COREP, ainsi que les exigences réglementaires plus générales telles que la norme BCBS 239. Le modélisateur de données travaillera en étroite collaboration avec les parties prenantes métier, les équipes chargées du reporting réglementaire, les architectes de données et les équipes de développement informatique afin de s'assurer que les structures de données reflètent fidèlement les concepts métier et permettent un reporting de haute qualité et vérifiable.
Principales responsabilités :

• Modélisation conceptuelle des données
  • Élaborer des modèles de données conceptuels à l'échelle de l'entreprise représentant les principaux domaines bancaires, notamment les clients et les contreparties, les facilités de crédit et les expositions, les dépôts et les comptes, les instruments financiers et les titres, les garanties et les sûretés, les indicateurs de risque et de fonds propres, le grand livre et la comptabilité, etc.
  • Organiser des ateliers avec les parties prenantes de l'entreprise afin de cerner les concepts, les définitions et les relations propres à l'activité.
  • Alignez les modèles conceptuels sur la stratégie de données de l'entreprise et le glossaire métier.
  • Veiller à la cohérence terminologique entre les fonctions « Risques », « Finance » et « Réglementation ».
• Modélisation logique des données
  • Traduire les modèles conceptuels en modèles de données logiques détaillés
  • Assurez la traçabilité depuis les exigences métier jusqu'aux structures logiques.
  • Alignez les modèles sur les dictionnaires de données réglementaires et les normes sectorielles, telles que le « Banks’ Integrated Reporting Dictionary » (BIRD).
• Prise en charge de la modélisation des données physiques
  • Fournir des conseils et valider les modèles de données physiques mis en œuvre dans les entrepôts de données d'entreprise ou les environnements « lakehouse ».
  • Collaborez avec les architectes et les ingénieurs de données afin de définir les structures des tables et les stratégies de stockage, l'indexation et le partitionnement, ainsi que la traçabilité des données et l'auditabilité.
  • Prise en charge de la mise en œuvre sur différentes technologies
• Mise en place des déclarations réglementaires
  • Concevoir des structures de données permettant de répondre aux obligations de déclaration réglementaires (par exemple : FINREP, COREP, etc.)
  • Veiller à la conformité avec les taxonomies de l’ABE et de la BCE.
  • Collaborer avec les équipes chargées de la gestion des risques et des finances afin d'interpréter les exigences réglementaires et de les traduire en spécifications de modèles de données.
  • Faciliter le rapprochement des données entre les ensembles de données financiers, de gestion des risques et réglementaires.
  • Contribuer au respect des principes du BCBS 239, en garantissant l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence et la traçabilité des données.
• Modélisation des entrepôts de données et de l'analyse de données
  • Concevoir des modèles de données pour les entrepôts de données d'entreprise et les data marts destinés à l'analyse des risques, des données financières et des données clients.
  • Appliquer les méthodologies de modélisation appropriées
  • Veillez à ce que les modèles prennent en charge l'historisation, l'auditabilité et la traçabilité réglementaire.
• Gouvernance et qualité des données
  • Alignez les modèles de données sur les cadres de gouvernance des données et les pratiques de gestion des métadonnées.
  • Définir et documenter les éléments de données critiques (CDE) et contribuer à la définition des règles de qualité des données.
  • Veiller au respect des réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données, notamment le RGPD.
  • Contribuer à la documentation relative à la traçabilité des données et à l'analyse d'impact.
• Implication des parties prenantes
  • Collaborez avec les équipes opérationnelles, notamment les services des risques et des finances, les équipes chargées des déclarations réglementaires, les architectes et ingénieurs de données, les équipes chargées de la gouvernance et de la qualité des données, ainsi que d'autres analystes métier et experts en la matière.
  • Animer des ateliers de modélisation des données et présenter les modèles aux parties prenantes, qu'elles soient issues ou non du domaine technique.
  • Fournir des conseils d'experts sur les structures de données bancaires et leurs implications réglementaires.
• Documentation et normes
  • Rédiger et tenir à jour une documentation exhaustive, comprenant notamment :
    • Modèles de données conceptuels, logiques et physiques
    • Dictionnaires de données et métadonnées
    • Correspondances entre la source et la cible
    • Évaluations de la filiation et de l'impact
  • Mettre en place et faire respecter les normes de modélisation des données, les conventions de nommage et les bonnes pratiques.

Compétences :

• Master en informatique, en systèmes d'information, en finance, en gestion des données ou dans un domaine connexe.
• Au moins 4 ans d'expérience en modélisation de données dans le secteur bancaire ou des services financiers.
• Expérience avérée dans la conception ou l'accompagnement de la conception de modèles d'entrepôt de données d'entreprise.
• Une expertise avérée en matière de reporting réglementaire, notamment AnaCredit, FINREP et COREP
• Expérience dans le cadre de projets liés à la norme BCBS 239 ou à des initiatives similaires en matière de conformité réglementaire.
• Bonne maîtrise des différentes méthodologies de modélisation des données (modélisation entité-relation (ER), troisième forme normale (3NF), modélisation dimensionnelle (en étoile/en flocon de neige), etc.)
• Une solide maîtrise des principaux domaines bancaires
• Maîtrise des outils de modélisation de données tels que : Erwin, ER/Studio, PowerDesigner, etc.
• De solides compétences en SQL et une expérience des bases de données relationnelles.
• Maîtrise des processus ETL/ELT et de l'intégration des données.
• Maîtrise des outils de catalogue de données et de gouvernance (par exemple, Collibra, Alation, Informatica).
• D'excellentes compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes.
• De solides compétences en matière de communication et de gestion des parties prenantes.
• Capacité à traduire des exigences réglementaires complexes en modèles de données structurés.
• Un grand souci du détail et de l'exactitude des données.
• Capacité à travailler efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires et internationales.
• Esprit axé sur les solutions.
• Avide d'apprendre, vous faites preuve d'une attitude positive et de résilience
• Maîtrise de l'anglais et du français

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