Internal Audit Data Analyst — Union Bancaire Privée

Descrizione completa

Missione All'interno dell'audit interno del gruppo e riferendo al responsabile dell'audit Data Analytics, l'analista dei dati contribuisce allo sviluppo di strumenti di analisi dei dati/intelligenza artificiale per supportare i processi principali dell'audit interno, tra cui la valutazione del rischio, la pianificazione dell'audit, l'esecuzione dell'audit, il reporting e il follow-up.

Principali responsabilità

• Progettare e mantenere un ambiente di elaborazione dati robusto, scalabile e sicuro (raccolta dati, trasformazione, utilizzo di strumenti e/o codice ETL).
• Sviluppare risorse analitiche riutilizzabili, inclusi modelli statistici, script e modelli di intelligenza artificiale/apprendimento automatico per automatizzare le procedure di test di audit.
• Supportare l'integrazione dei risultati analitici nei risultati finali dell'audit interno quali dashboard, report automatizzati e prodotti analitici per utenti non tecnici.
• Collaborare con revisori ed esperti in materia per dare priorità ai casi d'uso dell'audit rilevanti, traducendo gli obiettivi dell'audit in requisiti analitici e sviluppando una soluzione adeguata basata sui dati.
• Conservazione della documentazione per soluzioni esistenti, metodologie analitiche, origini dati e sviluppo di modelli.
• Fornire supporto IT per l'amministrazione e la manutenzione del software di gestione degli audit.
• Costruire relazioni efficaci con le principali parti interessate, inclusi i proprietari dei dati, la governance dei dati e i team IT.
• Partecipare a gruppi di lavoro e comunità di pratica relativi ai dati in tutta la Banca.
• Tenersi aggiornati con gli sviluppi tecnologici.

Il tuo profilo

• Almeno 3 anni di esperienza rilevante nella trasformazione e analisi dei dati all'interno di un'organizzazione di medie o grandi dimensioni, preferibilmente in servizi bancari o finanziari.
• Laurea magistrale in scienza dei dati, informatica, matematica applicata, fisica o un campo correlato.
• Esperienza nei principali linguaggi di programmazione di data science (ad esempio Python, R, SQL) e librerie (ad esempio Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, TensorFlow).
• Esperienza nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per sviluppare e applicare soluzioni guidate dall'intelligenza artificiale e automazione assistita dall'intelligenza artificiale, comprese competenze nella progettazione e operatività di piattaforme e pipeline di intelligenza artificiale e ML.
• Esperienza nella progettazione e implementazione di flussi di lavoro di elaborazione dati ETL.
• Conoscenza nell'applicazione della statistica descrittiva e inferenziale, delle tecniche di qualità dei dati e delle metodologie di test analitici.
• Esperienza con strumenti di visualizzazione dei dati, la conoscenza di Power BI costituisce un vantaggio.
• Integrità, indipendenza, curiosità intellettuale e una mentalità costruttiva e orientata alle soluzioni.
• Forti capacità organizzative e capacità di gestire più progetti contemporaneamente.
• Forti capacità di comunicazione scritta e verbale, con la capacità di adattare la comunicazione a un pubblico tecnico e non tecnico.
• Versatilità e adattabilità necessarie per lavorare efficacemente all'interno di un piccolo team di analisti di dati.
• Ottima conoscenza della lingua francese e inglese, sia scritta che parlata; lingue aggiuntive sono un vantaggio.

Altri

• Residenza svizzera

Competenze principali: Aderenza ai valori aziendali: dedizione, convinzione, agilità e responsabilità - Rispetto delle normative e delle direttive interne