Analyste Données Financières – Qualité & Asset Management

Harvest Groupe; Puteaux; Sur place; EUR 10 000 - 17 000; Plein temps

Résumé du poste

Quantalys, au sein de son Département Data, recherche un(e) étudiant(e) en Bac+3 à Bac+5 pour contribuer à la gestion et l'enrichissement d'une base de données financière utilisée par les professionnels de l’investissement et de la gestion d'actifs.

Sous la supervision d’experts, vous participerez au contrôle qualité, au traitement des anomalies, au suivi des données fournisseurs et au déploiement de projets data clients, avec une collaboration étroite entre les équipes Data, Produit et Tech.

Qualifications

• Étudiant(e) en Bac+3 à Bac+5 en Data, Finance, Statistiques ou équivalent.
• Bonne maîtrise d'Excel et analyse de données.
• Intérêt pour les marchés financiers et l'asset management.

Responsabilités

• Contribuer au contrôle et à la qualité de la base de données Quantalys (détection d'incohérences, signalement et correction d'anomalies).
• Traiter les anomalies de collecte en lien avec les équipes techniques.
• Participer au suivi des fournisseurs de données (asset managers, gérants) : échanges, veille, événements partenaires.
• Prendre en charge des demandes clients et partenaires et en assurer le suivi jusqu'à la résolution.
• Contribuer à des projets data clients : collecte des besoins, analyse, production de livrables.
• Assurer la coordination entre le Département Data et les équipes techniques.

Connaissances

Excel

Données

Analyse

Résolution de problèmes

Asset management

Finance

Formation

Bac+3 à Bac+5 en Data, Finance, Statistiques ou équivalent

Description du poste

Quantalys, au sein de son Département Data, recherche un(e) étudiant(e) en Bac+3 à Bac+5 pour contribuer à la gestion et l'enrichissement d'une base de données financière utilisée par les professionnels de l’investissement et de la gestion d'actifs.

Sous la supervision d’experts, vous participerez au contrôle qualité, au traitement des anomalies, au suivi des données fournisseurs et au déploiement de projets data clients, avec une collaboration étroite entre les équipes Data, Produit et Tech.