Les offres de “Pwc Fr”

Expire bientôt Pwc Fr

Senior Data Analyst for audit | CDI | H/F

  • CDI
  • Neuilly-sur-Seine (Hauts-de-Seine)
  • Développement informatique

Description de l'offre

L’audit financier ou l’analyse des risques sont nos métiers historiques. Mais cela ne nous empêche pas de les faire évoluer ! Automatisation, digitalisation, intelligence artificielle… cela change tout dans le traitement et l’analyse des états financiers.

La technologie est au cœur de nos missions. La complexité des systèmes, l’augmentation de l’utilisation des données et l’investissement constant dans les technologies par nos clients créent de nouveaux enjeux mais également des opportunités.

Dans nos équipes d’audit et de gestion des risques (audit interne, contrôle interne et cartographie des risques par exemple), nous avons investi significativement dans les technologies émergentes pour comprendre les processus, technologies et systèmes utilisés par nos clients et remodeler en profondeur nos approches métier. 

Nos équipes Data Science for Audit et for Risk font partie intégrante de nos équipes d’audit et de gestion des risques. Nous fournissons et développons des initiatives technologiques sur tous les secteurs de nos clients. 

Nous faisons cela à travers notre expertise en analyse de données , robotique, IA, machine learning et et en utilisant les meilleures pratiques existantes sur le marché.

Nos équipes travaillent avec nos clients pour générer des informations pertinentes et faire parler les données afin de nous permettre d’avoir une meilleure compréhension de l'évaluation des risques de nos clients.

Ce que vous pouvez attendre de nous :

L'équipe data est une équipe hautement qualifiée, performante et diversifiée leader dans l'implémentation de solutions technologiques avancées dans l’audit et la gestion des risques. En tant que spécialiste data, vous allez :

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 conseiller les équipes d’audit et de gestion des risques sur les moyens d’automatiser et de réinventer nos missions, en mettant en œuvre des technologies innovantes, telles que Python, R, SQL, Alteryx, Power BI, IA/Machine Learning, Process Intelligence. 

· 
construire une solide compréhension du rôle que jouent les données et l'analyse dans la finance moderne.

Vous travaillerez sur des missions vous permettant de développer des compétences en analyse avancée, en Machine Learning, en ingénierie des données et sur des outils de visualisation pour offrir aux clients l'expérience  digitale de PwC. Cela signifie que vous développerez les compétences techniques et commerciales autour du thème des données et de l'analyse que nos clients exigent aujourd'hui.

En tant que principal acteur de l'analyse de la donnée pour l'audit et la gestion des risques de PwC France, vous travaillerez en étroite collaboration avec des clients d'audit dans un large éventail de secteurs (ex. distibution, pharmaceutique, énergie,  télécommunications, banque, assurance, ).

 

Formation et développement :

Grâce à notre programme de formation sur mesure, vous développerez les bases pour devenir un professionnel de l'analyse de données hautement qualifié. Vous bénéficierez également du soutien d’une équipe dynamique et  expérimentée qui vous aidera à orienter votre carrière, afin que vous donniez toujours le meilleur de vous-même.

Notre objectif est de nous assurer que nos collaborateurs obtiennent des accréditations externes pertinentes, offrant une combinaison de compétences soft skills et techniques qui distinguent nos professionnels de la Data.

Ce que nous attendons de vous :

· 
De formation supérieure, vous avez 3-5 ans d'expérience dans la Data

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Accompagnement des missions d’audit et de gestion des risques à l'aide de l'analyse de données et de technologie émergente (ex. Process Mining, Machine Learning)

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Développement d’ approches innovantes en lien avec les équipes métiers

· 
Transformer et modéliser (ex. pandas et scikit-learn pour Python)

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Data storage et interrogation (ex. SQL, Alteryx, Python)

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Data visualisation (ex. PowerBI, Tableau)

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Compréhension des problèmes courants de qualité des données et de leurs effets sur les modèles Machine Learning

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Nettoyage et manipulation des données pour le Machine Learning (ex. feature engineering)

Faire de chaque avenir une réussite.
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