🚀 Systematix recrute !
Systematix est en recherche d'un Analyste de la donnée sénior (AML / Fraude) pour l'un de nos clients (un secteur bancaire).
🗓️ Horaire : La semaine de travail sera de 37,5 heures à raison de 7,5 heures par jour, du lundi au vendredi
🏢Mode de travail : Hybride, 2 jours/semaine en présentiel
📍Montréal, Centre-Ville
Bilingue: FRANCAIS, ANGLAIS - obligatoire.
La maîtrise de l’anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit, est requise afin de communiquer efficacement avec des équipes et des parties prenantes situées à l’extérieur du Québec.
🧩Description du mandat
L'Analyste de la donnée sénior contribue à la structuration des données nécessaires aux processus de détection AML et Fraude. Il assure la qualité, la cohérence et la traçabilité des données à travers leur cycle de vie, des systèmes sources jusqu'aux environnements analytiques.
✅Responsabilités
- Analyser les besoins des équipes métier et les traduire en spécifications fonctionnelles de données.
- Identifier les données requises pour la surveillance AML et Fraude.
- Réaliser le mapping entre les données métier et les sources techniques (API, JSON, systèmes transactionnels).
- Définir les règles de transformation, d'enrichissement et de normalisation des données.
- Collaborer à la conception des modèles de données (Data Vault, modèles en étoile).
- Définir les règles de qualité des données et assurer leur traçabilité (data lineage).
- Produire la documentation de mapping et les spécifications de transformation.
- Collaborer avec les SME, développeurs ETL/DataStage et concepteurs.
- Comprendre et documenter les flux de données de bout en bout (Sources, Staging, DWH, DataMart).
- Participer aux activités de transition et de décommissionnement des systèmes existants.
🎯Exigences
- Expérience en analyse de données et en documentation fonctionnelle.
- Expérience en mapping de données et intégration de multiples sources.
- Bonne compréhension des API, JSON et systèmes transactionnels.
- Connaissance des concepts de transformation et de qualité des données.
- Bonne compréhension de la modélisation de données.
- Capacité à documenter les flux et règles de données de façon claire et structurée.
- Expérience de collaboration avec des équipes d'affaires et techniques.
📝Atouts
- Connaissance de Data Vault (Hub, Link, Satellite).
- Expérience avec DataStage ou un environnement ETL.
- Expérience en AML, détection de fraude ou secteur financier.
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