Data Analyst AML Jean-Michel.io

En tant que Data Analyst AML, vous jouerez un rôle clé dans la conception, la livraison et la maintenance de solutions data de haute qualité pour les processus AML. Vous contribuerez à garantir la conformité, l'efficacité et la scalabilité des dispositifs data au sein de l'organisation.

Vous assurerez l'interface entre les fournisseurs de données - IT, Data Hub et Operations - et les consommateurs de données - équipes AML/Compliance - afin d'aligner les solutions techniques avec les besoins métier, tout en respectant des standards élevés de gouvernance et de qualité des données.

Description de la fonction

Alignement et communication avec les parties prenantes :

coordonner les contributions de l'IT, du Data Hub, de Compliance (CPL) et des Operations via une documentation structurée, des workshops et une communication claire.

Traduction des besoins métier :

convertir des exigences business complexes en solutions data actionnables, en conciliant faisabilité technique, contraintes réglementaires et besoins opérationnels.

Gouvernance et qualité des données :

mettre en place et faire appliquer les cadres de gouvernance data, incluant la définition des rôles, les règles de qualité et les protocoles d'accès.

✅ Suivi de la qualité :

monitorer, affiner et escalader de manière proactive les problèmes de qualité des données afin de garantir l'intégrité à long terme des datasets AML, notamment les données Customer/Account/Transaction (CAT).

Analyse et résolution d'anomalies :

investiguer les écarts de données, y compris sur des sources mainframe, et analyser les données AML Transaction Monitoring afin d'identifier les patterns, gaps ou anomalies ayant un impact sur la conformité ou l'efficacité opérationnelle.

️ Conception de solutions :

concevoir des modèles de données logiques et physiques - data warehouses, datamarts - optimisés pour le reporting et l'analytics AML.

⚙️ Industrialisation :

développer et industrialiser les pipelines de données afin d'assurer un flux fluide, fiable et accessible à l'échelle de l'entreprise.

Prototypage :

créer des prototypes pour valider les exigences métier et ajuster les designs sur base des retours utilisateurs.

Optimisation des processus :

rationaliser les workflows data afin de maximiser la réutilisation, réduire les redondances et limiter les interventions manuelles.

️ Bonnes pratiques :

promouvoir les standards en matière de sécurité des données, d'architecture IT et de conformité, en cohérence avec les exigences IT et risk management.

Exigences linguistiques

• Néerlandais : courant

• Français : courant

• Anglais : courant

Formation

• Master dans une discipline quantitative telle que Statistiques/Mathématiques/Ingénierie.

• Les candidats disposant d'un autre parcours académique mais démontrant une solide expertise en analytique de données sont également encouragés à postuler.

Organisation du travail

Organisation du travail : 50 % sur site à Bruxelles et 50 % en télétravail.

Expérience et compétences requises

Expérience et compétences requises : Minimum 5 ans d'expérience pertinente en Data Analytics.

️ Compétences techniques obligatoires :

• Expérience pratique de 2 à 6 ans en Data Analytics, idéalement dans un contexte AML (Anti-Money Laundering) et Lutte contre la criminalité financière

• Maîtrise de SQL et d'autres outils de modélisation de données (PowerDesigner ou équivalent)

• Expérience avec des outils de reporting et de visualisation :

  • Tableau

  • Business Objects (BO)

  • SAS

  • Power BI.

⭐ Atouts :

• Connaissance des méthodologies Agile.

• Maîtrise d'outils de gestion de projet tels que JIRA et Agile Central

Compétences métier obligatoires :

• Très bonne compréhension des données bancaires, en particulier des données liées au Transaction Monitoring AML, notamment les données Customer, Account et Transaction (CAT).

• Expérience confirmée dans :

  • La collecte et l'analyse des besoins métier

  • La rédaction des exigences fonctionnelles et non fonctionnelles

  • La gestion des besoins liés aux solutions data

• Bonne connaissance :

  • De la sécurité des données

  • Des architectures IT

  • Des opérations dans le secteur des services financiers

• Expérience pratique des Framework de qualité des données :

  • Définition des règles de qualité

  • Monitoring et contrôle

  • Gestion et escalade des incidents

• Capacité à coordonner efficacement des parties prenantes multiples :

  • IT

  • Data Hub

  • Compliance (CPL)

  • Operations

• Maîtrise des techniques de coordination via :

  • Documentation structurée

  • Ateliers de travail (workshops)

  • Communication claire et efficace

• Solides compétences en gestion de projet et en coordination transverse.

Compétences comportementales (Soft Skills) :

• Esprit proactif et entrepreneurial, avec une forte capacité à prendre des initiatives.

• Autonomie dans la conduite des projets tout en favorisant la collaboration entre équipes.

• Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.

• Sens du détail et orientation qualité.

• Excellentes compétences de communication en Français, Néerlandais et Anglais.

• Capacité à interagir aussi bien avec des interlocuteurs techniques que non techniques.

• Adaptabilité et forte volonté d'apprentissage continu.

• Capacité à relier les objectifs stratégiques aux réalités opérationnelles afin de contribuer efficacement à la création de valeur.