Banque, assurance et crédit par région, département et ville

Le métier d’Expert en données financières massives s’inscrit dans un secteur financier en profonde mutation, marqué par l’exploitation croissante des données à grande échelle et par une transformation numérique structurelle.

Les institutions financières (banques, sociétés de gestion, compagnies d’assurance, fintechs) produisent et exploitent des volumes considérables de données issues des transactions, des marchés, des portefeuilles clients et des dispositifs de gestion des risques. L’intégration des technologies Big Data, de l’intelligence artificielle et des architectures de traitement distribuées permet d’améliorer la performance financière, d’optimiser les processus décisionnels et de renforcer la conformité réglementaire.

Dans ce contexte, la fonction dépasse la simple analyse quantitative : elle s’intègre pleinement aux mécanismes de pilotage stratégique, de gestion des risques et d’anticipation des évolutions de marché.

Analyse du contexte de la structure financière

Traitement des données financières avant structuration

Identification des outils de data sciences applicables

Définition de solution de stockage de données

Construction d’algorithmes

Intégration d’un modèle data science adapté

Analyse des données

Analyse des différents modèles de prédiction/optimisation

Communication des résultats

Management d’un projet d’équipe d’intégration/ de restructuration d’un modèle Data Science

Accompagnement des équipes au changement

Déployer un système de veille, en définissant le périmètre de recherche, les outils appropriés, ainsi que les canaux de collecte, en déterminant les outils de traitement et de diffusion de l’information afin d’appréhender le contexte et les innovations incombant à la structure financière.

Cartographier les risques en identifiant, évaluant et hiérarchisant les différents risques auxquels l’organisation est exposée, y compris les risques ESG, afin qu’ils soient maîtrisés dans le cadre de l’activité de l’entreprise ou d’un projet spécifique.

Établir les règles et processus d’analyse adaptés aux données, en identifiant les données à corriger ou à exclure, afin d’améliorer la cohérence et la fiabilité du processus de décision.

Définir des espaces de stockage adaptés en y agrégeant les données structurées et non structurées afin de déployer des outils de Business Intelligence.

Identifier les problématiques rencontrées dans les métiers financiers en menant des entretiens avec les parties prenantes et en procédant à une analyse quantitative et qualitative afin de définir les besoins en solutions data.

Établir un cahier des charges en traduisant les besoins métiers en solutions techniques d’aide à la décision financière.

Identifier des outils de data science adaptés en intégrant l’innovation et en respectant la réglementation afin d’élaborer une solution technique cohérente.

Construire des solutions de stockage de données adaptées à la nature des données, structurées ou non structurées, afin d’assurer la performance des outils.

Déployer un environnement dimensionné à la taille des bases de données afin d’assurer la maintenabilité des systèmes.

Concevoir des algorithmes de data science appropriés en procédant à des analyses préliminaires et en classant les modèles selon leur précision.

Tester la fiabilité des algorithmes en vérifiant leurs performances sur des données de validation afin de limiter les erreurs.

Traduire une solution data en outil opérationnel en intégrant les algorithmes dans les processus de l’entreprise.

Organiser le basculement vers un nouveau système en assurant une transition progressive et sécurisée.

Établir des algorithmes de génération de flux financiers à l’aide de méthodes de simulation.

Identifier le scénario optimal en utilisant des méthodes de simulation et des outils d’optimisation du couple rendement/risque.

Évaluer les risques inhérents à un projet à l’aide de techniques probabilistes afin d’ajuster les ressources.

Cartographier les modèles et sélectionner le modèle prédictif le plus adapté selon des critères de plausibilité.

Adapter les modèles pour des utilisateurs non techniques en développant des interfaces accessibles.

Créer des outils de visualisation des résultats afin de rendre les données exploitables pour les décideurs.

Présenter les résultats de manière visuelle et orale afin d’accompagner la prise de décision.

Organiser les conditions de travail d’un projet data en définissant les rôles, les ressources et les moyens nécessaires.

Définir les modalités de suivi et d’évaluation des objectifs en fixant des indicateurs de performance.

Animer le projet au quotidien en organisant des réunions et en favorisant un environnement inclusif.

Évaluer les impacts des transformations sur les collaborateurs et les projets afin d’anticiper les résistances.

Élaborer un plan d’accompagnement au changement en mettant en place des actions adaptées pour engager les équipes.

Pour accéder au dispositif de certification, les candidats doivent être titulaires d’une certification de niveau 6 ou inférieur, avec 3 ans d’expérience minimum (post diplôme hors stage et alternance).

L’expert en données financières massives peut exercer ses fonctions au sein d’organisations de tailles variées, allant de structures spécialisées (TPE, PME/PMI, fintechs) à des ETI et, majoritairement, à de grandes entreprises et groupes financiers internationaux.

Les principaux environnements d’exercice sont :

* Banques de détail et d’investissement

* Sociétés de gestion d’actifs et fonds d’investissement

* Compagnies d’assurance

* Entreprises fintech

* Cabinets de conseil spécialisés en finance quantitative et transformation data

Dans les grandes structures, les équipes data sont généralement intégrées à des directions dédiées (Data, BI, IT, Risk). Dans les structures plus agiles, l’expert intervient souvent dans des organisations plus transversales où les fonctions analytiques sont directement connectées au développement stratégique.

L’intitulé métier de l’Expert en données financières massives » peut se décliner sous différents intitulés métiers dans le domaine de la Data Science appliquée au secteur financier. Selon le contexte organisationnel et le niveau de responsabilité, les certifiés peuvent exercer des fonctions telles que :

* Expert en données financières massives

* Data Scientist

* Quantitative Trader

* Portfolio Manager

* Chief Data Officer

* Risk Manager

* Consultant (big data finance, data finance, risque de marché, transformation digitale)

* Analyste (Credit analyst, quantitative analyst, risk data analyst, performance analyst)