Internal Audit Data Analyst — Union Bancaire Privée

Vollständige Beschreibung

Mission Im Rahmen der Internen Revision der Gruppe und der Berichterstattung an den Leiter Audit Data Analytics trägt der Datenanalyst zur Entwicklung von Datenanalyse-/KI-Tools bei, um die Kernprozesse der Internen Revision zu unterstützen, einschließlich Risikobewertung, Prüfungsplanung, Prüfungsdurchführung, Berichterstattung und Nachverfolgung.

Hauptaufgaben

• Entwurf und Wartung einer robusten, skalierbaren und sicheren Datenverarbeitungsumgebung (Datenerfassung, Transformation, Verwendung von ETL-Tools und/oder Code).
• Entwicklung wiederverwendbarer Analyseressourcen, einschließlich statistischer Modelle, Skripte und KI-/maschineller Lernmodelle, um Prüfungstestverfahren zu automatisieren.
• Unterstützung der Integration von Analyseergebnissen in Ergebnisse der Internen Revision wie Dashboards, automatisierte Berichte und Analyseprodukte für technisch nicht versierte Benutzer.
• Zusammenarbeit mit Prüfern und Fachexperten, um relevante Prüfungsanwendungsfälle zu priorisieren, Prüfungsziele in analytische Anforderungen umzusetzen und geeignete datenbasierte Lösungen zu entwickeln.
• Pflege der Dokumentation für bestehende Lösungen, Analysemethoden, Datenquellen und Modellentwicklung.
• Bereitstellung von IT-Unterstützung für die Verwaltung und Wartung von Audit-Management-Software.
• Aufbau effektiver Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern, einschließlich Dateneigentümern, Datenverwaltung und IT-Teams.
• Teilnahme an datenbezogenen Arbeitsgruppen und Praxisgemeinschaften in der gesamten Bank.
• Sich über technologische Entwicklungen auf dem Laufenden halten.

Ihr Profil

• Mindestens 3 Jahre einschlägige Erfahrung in der Datentransformation und -analyse in einem mittleren oder großen Unternehmen, vorzugsweise im Bank- oder Finanzdienstleistungsbereich.
• Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Angewandter Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich.
• Fachwissen in den wichtigsten Programmiersprachen der Datenwissenschaft (z. B. Python, R, SQL) und Bibliotheken (z. B. Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, TensorFlow).
• Erfahrung in der Nutzung generativer KI und Large Language Models (LLMs) zur Entwicklung und Anwendung von KI-gesteuerten Lösungen und KI-gestützter Automatisierung, einschließlich Kompetenzen in der Gestaltung und Operationalisierung von KI- und ML-Plattformen und -Pipelines.
• Erfahrung mit dem Design und der Implementierung von ETL-Datenverarbeitungsworkflows.
• Kenntnisse in der Anwendung deskriptiver und inferentieller Statistiken, Datenqualitätstechniken und analytischer Testmethoden.
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools, Kenntnisse in Power BI sind von Vorteil.
• Integrität, Unabhängigkeit, intellektuelle Neugier und eine konstruktive, lösungsorientierte Denkweise.
• Starke organisatorische Fähigkeiten und die Fähigkeit, mehrere Projekte gleichzeitig zu verwalten.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, die Kommunikation an technische und nichttechnische Zielgruppen anzupassen.
• Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit sind erforderlich, um in einem kleinen Team von Datenanalysten effektiv arbeiten zu können.
• Fließende Französisch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Weitere Sprachen sind von Vorteil.

Andere

• Schweizer Wohnsitz

Kernkompetenzen: Einhaltung der Unternehmenswerte: Engagement, Überzeugung, Agilität und Verantwortung – Einhaltung von Vorschriften und internen Richtlinien