Analyste de la donnée sénior (AML / Fraude)
- Montréal, QC
- Hybrid
- Posted Sep 19, 2026
- 1 position
Opens an external site
- Employment type
- Full-time
- Experience level
- Senior · 5+ years
- Apply by
- Oct 16, 2026
- Posting language
- French
- Working hours
- 38 hours per week
- Office presence
- 2 days per week
- Seniority
- Not Applicable
- Application method
- Direct apply is available
Job summary
The senior data analyst will structure data for AML and fraud detection processes while ensuring data quality, consistency, and traceability. They will translate business needs into functional specifications and collaborate with technical teams to map data from source systems to analytical environments.
Job details
🚀 Systematix recrute ! Systematix est en recherche d'un Analyste de la donnée sénior (AML / Fraude) pour l'un de nos clients (un secteur bancaire). 🗓️ Horaire : La semaine de travail sera de 37,5 heures à raison de 7,5 heures par jour, du lundi au vendredi 🏢Mode de travail : Hybride, 2 jours/semaine en présentiel 📍Montréal, Centre-Ville Bilingue: FRANCAIS, ANGLAIS - obligatoire. La maîtrise de l’anglais, tant à l’oral qu’à l’écrit, est requise afin de communiquer efficacement avec des équipes et des parties prenantes situées à l’extérieur du Québec. 🧩Description du mandat L'Analyste de la donnée sénior contribue à la structuration des données nécessaires aux processus de détection AML et Fraude. Il assure la qualité, la cohérence et la traçabilité des données à travers leur cycle de vie, des systèmes sources jusqu'aux environnements analytiques. ✅Responsabilités Analyser les besoins des équipes métier et les traduire en spécifications fonctionnelles de données. Identifier les données requises pour la surveillance AML et Fraude. Réaliser le mapping entre les données métier et les sources techniques (API, JSON, systèmes transactionnels). Définir les règles de transformation, d'enrichissement et de normalisation des données. Collaborer à la conception des modèles de données (Data Vault, modèles en étoile). Définir les règles de qualité des données et assurer leur traçabilité (data lineage). Produire la documentation de mapping et les spécifications de transformation. Collaborer avec les SME, développeurs ETL/DataStage et concepteurs. Comprendre et documenter les flux de données de bout en bout (Sources, Staging, DWH, DataMart). Participer aux activités de transition et de décommissionnement des systèmes existants. 🎯Exigences Expérience en analyse de données et en documentation fonctionnelle. Expérience en mapping de données et intégration de multiples sources. Bonne compréhension des API, JSON et systèmes transactionnels. Connaissance des concepts de transformation et de qualité des données. Bonne compréhension de la modélisation de données. Capacité à documenter les flux et règles de données de façon claire et structurée. Expérience de collaboration avec des équipes d'affaires et techniques. 📝Atouts Connaissance de Data Vault (Hub, Link, Satellite). Expérience avec DataStage ou un environnement ETL. Expérience en AML, détection de fraude ou secteur financier. Intéressé(e) ? Si vous avez le profil, n'attendez plus ! 🎯 📩 Envoyez votre CV et rejoignez notre équipe dynamique ! 💼 Pour plus de détails 👉 Galina.Novozhilova@systematix.com 💼 Participez à un projet d’envergure et rejoignez une équipe dynamique ! BH 22498 #Emploi #Recrutement #Québec #MontréalJob #Agile #Devops #Jira #analyste #paiement
What you’ll do
The senior data analyst will structure data for AML and fraud detection processes while ensuring data quality, consistency, and traceability. They will translate business needs into functional specifications and collaborate with technical teams to map data from source systems to analytical environments.
Requirements
Candidates must have significant experience in data analysis, functional documentation, and data mapping across multiple sources. Proficiency in API, JSON, data modeling, and ETL processes is required, along with bilingualism in French and English.
Listed skills
- Data analysis · Preferred
Other relevant skills
Identified from the job description. Confirm important requirements above.
- Data Analysis
- AML
- Fraud Detection
- Data Mapping
- Data Modeling
- API
- JSON
- Data Quality
- Data Lineage
- ETL
- DataStage
- Functional Documentation
- Data Vault
- Financial Sector
- System Integration
Job areas
- Data & Analytics
- Finance & Accounting
- Technology
- Software
- Consulting
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