Notre client recherche un
Neo4j Database Engineer
pour intervenir sur une plateforme stratégique dédiée à la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent. Le poste s’inscrit dans un environnement à forts enjeux de performance et de volumétrie, où la base de données graphe joue un rôle central dans l’analyse des relations et la détection de comportements à risque.
Dans ce contexte, le consultant interviendra avec un rôle hybride entre administration de base de données et data engineering, en assurant la performance, la fiabilité et l’évolution du modèle de données graphe. Il contribuera également à l’optimisation des requêtes et au support des usages métiers liés à la fraude.
Périmètre de mission
Administration & performance Neo4j (prioritaire) :
• Administration de la base de données Neo4j (hébergée en IaaS)
• Optimisation des performances et gestion des problématiques de volumétrie (milliards de nÅuds et relations)
• Gestion des sauvegardes, maintenance et habilitations
• Gestion de la qualité des données
Modélisation des données graph :
• Collecte et analyse des besoins autour de la base graphe
• Définition des spécifications fonctionnelles associées
• Collaboration avec les Data Engineers pour faire évoluer le modèle de données
Développement autour de Neo4j :
• Développement et optimisation des requêtes Cypher pour les APIs utilisées par le front
• Garantie de la performance et de la scalabilité des requêtes
Gestion de la plateforme :
• Administration du serveur et des outils associés (notamment Linkurious)
• Suivi des mises en production avec les équipes métiers
Support aux usages fraude (secondaire) :
• Collaboration avec les équipes fraude et LCB-FT
• Développement et calibration de scénarios via les algorithmes de graph data science
• Production d’analyses à forte valeur ajoutée
Contribution projet :
• Réalisation de chiffrages
• Rédaction de la documentation technique
Expertise souhaitée
Compétences techniques clés :
• Maîtrise indispensable de Neo4j
• Expertise en bases de données NoSQL
• Solide maîtrise du langage Cypher
• Expérience en modélisation de données graph
• Compétences en administration et optimisation de bases de données
• Bonne maîtrise de Python
• Expérience en data engineering
Compétences complémentaires :
• Connaissance de Linkurious
• Notions en graph data science
Compétences fonctionnelles :
• Capacité d’analyse des besoins
• Rédaction de spécifications fonctionnelles
• Capacité à analyser un existant
Mobilité
• 2 jours de présentiel à Saint-Denis
