Internal Audit Data Analyst — Union Bancaire Privée

Description complète

Mission Au sein de l'audit interne du groupe et relevant du responsable de l'analyse des données d'audit, l'analyste de données contribue au développement d'outils d'analyse de données/IA pour soutenir les processus de base de l'audit interne, y compris l'évaluation des risques, la planification de l'audit, l'exécution de l'audit, le reporting et le suivi.

Principales responsabilités

• Concevoir et maintenir un environnement informatique robuste, évolutif et sécurisé (collecte de données, transformation, utilisation d'outils ETL et/ou de code).
• Développer des actifs analytiques réutilisables, notamment des modèles statistiques, des scripts et des modèles d'IA/d'apprentissage automatique pour automatiser les procédures de tests d'audit.
• Soutenir l'intégration des résultats analytiques dans les livrables de l'audit interne tels que les tableaux de bord, les rapports automatisés et les produits analytiques pour les utilisateurs non techniques.
• Collaborer avec les auditeurs et les experts en la matière pour prioriser les cas d'utilisation d'audit pertinents, traduire les objectifs d'audit en exigences analytiques et développer une solution basée sur les données appropriée.
• Tenir à jour la documentation pour les solutions existantes, les méthodologies analytiques, les sources de données et le développement de modèles.
• Fournir un support informatique pour l'administration et la maintenance du logiciel de gestion d'audit.
• Établir des relations efficaces avec les principales parties prenantes, notamment les propriétaires de données, la gouvernance des données et les équipes informatiques.
• Participer à des groupes de travail et des communautés de pratique liés aux données au sein de la Banque.
• Se tenir au courant des évolutions technologiques.

Votre profil

• Au moins 3 ans d'expérience pertinente en transformation et analyse de données au sein d'une organisation de taille moyenne ou grande, de préférence dans le domaine bancaire ou financier.
• Maîtrise en science des données, informatique, mathématiques appliquées, physique ou dans un domaine connexe.
• Expertise dans les langages de programmation de base de la science des données (par exemple Python, R, SQL) et les bibliothèques (par exemple Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, TensorFlow).
• Expérience dans l'utilisation de l'IA générative et des grands modèles linguistiques (LLM) pour développer et appliquer des solutions basées sur l'IA et l'automatisation assistée par l'IA, y compris des compétences dans la conception et l'opérationnalisation de plates-formes et de pipelines d'IA et de ML.
• Expérience dans la conception et la mise en œuvre de workflows de traitement de données ETL.
• Connaissance de l'application de statistiques descriptives et inférentielles, de techniques de qualité des données et de méthodologies de tests analytiques.
• Expérience avec les outils de visualisation de données, connaissance de Power BI est un avantage.
• Intégrité, indépendance, curiosité intellectuelle et état d'esprit constructif et axé sur les solutions.
• Solides compétences organisationnelles et capacité à gérer plusieurs projets simultanément.
• Solides compétences en communication écrite et verbale, avec la capacité d'adapter la communication à des publics techniques et non techniques.
• Polyvalence et adaptabilité requises pour travailler efficacement au sein d'une petite équipe d'analystes de données.
• Maîtrise du français et de l'anglais, tant écrits qu'oraux ; des langues supplémentaires sont un avantage.

D'autres

• Résidence suisse

Compétences clés : Adhésion aux valeurs de l'entreprise : Dévouement, Conviction, Agilité et Responsabilité - Respect de la réglementation et des directives internes