Find your next tech and IT Job or contract Data Analyst

Contexte Acteur majeur de la gestion des droits d'auteur. Équipe composée d'un lead dev, deux développeurs et un data analyst. Missions Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le PO et les développeurs Intervenir dès le cadrage, dans une démarche shift-left, pour aider à la rédaction des User Stories via les critères d'acceptance et la stratégie de recette Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements par des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes

Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.

Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.

Piloter et suivre les projets réalisés au forfait. Challenger les fournisseurs sur les choix techniques, les délais et la qualité des livrables. Veiller à l'application de nos standards Analytics. Veiller au respect stricte des cahiers des charges et des livrables. Intervenir sur des sujets variés nécessitant une forte capacité d'adaptation. Power BI, BigQuery et dbt obligatoires. Excellente gestion des priorités. Organisation et rigueur exemplaires. Bonne compréhension des architectures data et analytiques. Capacité à comprendre rapidement les enjeux projets et les solutions proposées. Expérience de pilotage de prestations ou de fournisseurs appréciée.

Dans le cadre d'un projet de fiabilisation et de transformation de données, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en Data Quality / Data Cleaning. L'objectif principal de la mission sera de sécuriser la qualité d'un historique de données de plus de 10 ans, avant leur exploitation et leur intégration dans un futur environnement cible. Vous interviendrez notamment sur les missions suivantes : Auditer la qualité des données historiques : identification des incohérences, doublons, valeurs manquantes, anomalies et données aberrantes. Analyser les différents flux et sources de données existants : bases SQL, dataflows Power BI et fichiers Excel. Identifier les points de rupture ou de dégradation de la qualité des données. Définir les règles de nettoyage, correction et transformation nécessaires. Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, destinées à être traduites en scripts par une équipe d'intégration. Documenter les règles métier, cas particuliers et logiques de correction attendues. Préparer la structuration des données en vue de l'alignement futur de différents référentiels, tout en préservant l'intégrité de l'historique. Présenter les spécifications aux équipes techniques et assurer leur clarification pendant la phase d'implémentation. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT afin de valider les règles de gestion et les corrections proposées.

Nous recherchons un Data Analyst / Data Consultant expérimenté pour rejoindre une équipe DATA en pleine construction au sein d'un environnement assurance et finance. Vous interviendrez au cœur d'un nouveau modèle DATA visant à améliorer la valorisation, la fiabilité et l'accessibilité des données. Vous serez un contributeur fonctionnel clé dans le cycle de vie de la donnée, en collaboration étroite avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes techniques. Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution et de la modernisation du système d'information dédié à l'assurance vie et à la finance, vous intégrerez une nouvelle équipe DATA.Votre rôle sera notamment de contribuer aux études de solutions, à l'analyse des flux de données et à leur évolution ou décommissionnement. Vous serez amené(e) à travailler sur des problématiques de data analyse, modélisation, indicateurs métier et qualification fonctionnelle, avec un fort enjeu autour de la qualité et de la fiabilité des données. Vos principales responsabilitésMener des études de solutions sur les différents flux de données, en collaboration avec le Product Owner. Explorer et analyser les données afin de répondre aux besoins des directions métiers. Identifier et interpréter les données pertinentes pour produire des insights exploitables. Concevoir et faire évoluer des indicateurs clés de performance (KPIs) à partir des besoins fonctionnels. Participer à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données analytiques, notamment en modélisation dimensionnelle. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et règles de gestion. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données restituées. Rédiger les plans de tests et prendre en charge les phases de recette et de qualification fonctionnelle. Analyser et challenger les solutions proposées. Participer au chiffrage des coûts et de la complexité des réalisations. Contribuer à l'optimisation des flux et des processus d'intégration de données. Collaborer avec les équipes métiers, Product Owners, chefs de projet et équipes techniques.

Dans le cadre d'un programme de rationalisation et d'optimisation du parc logiciel, notre client renforce son équipe Data dédiée à la métrologie des environnements de travail. L'équipe intervient notamment sur la production de tableaux de bord, rapports analytiques et indicateurs de suivi des usages, afin de mieux piloter l'adoption et l'utilisation des solutions mises à disposition des collaborateurs. Nous recherchons un Data Analyst disposant d'une bonne connaissance des environnements poste de travail / applications, capable de transformer des données issues de sources variées en analyses et indicateurs à forte valeur décisionnelle. Vos missions1. Recueil des besoins & collaboration métierParticiper aux ateliers avec les équipes métiers et techniques Recueillir et analyser les besoins en matière de reporting et de métrologie Comprendre les enjeux métier et les traduire en problématiques analytiques Rédiger les cahiers des charges des rapports et indicateurs attendus Être force de proposition sur les indicateurs permettant de mesurer les usages et l'adoption 2. Analyse & valorisation de la donnéeCollecter, exploiter et croiser des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires Identifier les tendances, usages, anomalies et axes d'optimisation Concevoir et développer des tableaux de bord décisionnels Mettre en place des indicateurs fiables et pertinents pour le pilotage des usages Travailler notamment avec des données issues de : Bases de données SQL Active Directory Azure Cloud Microsoft Graph ServiceNow Sources liées aux environnements postes de travail et applications 3. Documentation & accompagnementRédiger les dossiers d'architecture technique associés aux cas d'usage Documenter les tableaux de bord, indicateurs et règles de calcul Garantir la compréhension et la traçabilité des données utilisées Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation des indicateurs Participer à l'amélioration continue des dashboards et des processus de reporting

Nous recrutons, pour l'un de nos client dans le secteur Assurance, un(e) Data AnalystLe consultant Data sera rattaché(e) au chef de projet de l'équipe et sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Il/elle sera au cœur du nouveau modèle Data déployé chez le client. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL) : concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart (Dataiku, ODI, DBT). Modélisation : participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie. Industrialisation : industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku. Visualisation et reporting : assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et optimisation : garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Contexte Dans le cadre du fonctionnement Agile de la Squad Data & Métrologie des environnements de travail, dédiée à la production de tableaux de bord, de rapports analytiques et au suivi des usages (postes de travail et applications associées), nous recherchons un Data Analyst disposant d'une bonne maîtrise de l'environnement poste de travail.L'objectif est de contribuer à la valorisation de la donnée afin de piloter l'usage et l'adoption des solutions mises à disposition. Missions principales 1. Recueil des besoins et collaboration métier Interagir avec les équipes internes et participer aux ateliers d'expression des besoins Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques exploitables Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus 2. Analyse et valorisation de la donnée Collecter, analyser et croiser des données issues de multiples sources (BDD SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph, Service NOW etc.) Concevoir et développer des tableaux de bord pertinents et orientés décisionnel Réaliser des analyses statistiques afin d'identifier tendances, usages et axes d'optimisation 3. Documentation et accompagnement Rédiger les dossiers d'architecture technique liés aux cas d'usage Documenter les dashboards pour en faciliter la lecture et l'appropriation par les utilisateurs Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et de la donnée présentée Compétences requises Compétences techniques · SQL : requêtes complexes, jointures, agrégations, sous-requêtes, fonctions analytiques, optimisation et contrôle de la qualité des données. · Power BI : modélisation de données, Power Query, langage DAX, conception de rapports interactifs, gestion des accès et publication dans Power BI Service. · Microsoft Azure : compréhension des services de données et des environnements Cloud utilisés pour collecter, stocker et exploiter les données. · Microsoft Graph et API REST : interrogation d'API, authentification, manipulation de formats JSON et intégration de données issues de Microsoft 365. · Active Directory et Entra ID : exploitation des données relatives aux utilisateurs, groupes, équipements, droits et identités. · ServiceNow : extraction et analyse des données de parc, incidents, demandes et usages via les tables, rapports ou API disponibles. · ETL et préparation des données : collecte, nettoyage, transformation, rapprochement et historisation de données provenant de sources multiples. · Analyse statistique : statistiques descriptives, segmentation, détection de tendances et d'anomalies, suivi d'indicateurs et analyse temporelle. · Environnement poste de travail : connaissance des données de parc, versions de systèmes, applications, équipements, télémétrie, conformité et usages. · Documentation technique : rédaction des flux de données, règles de gestion, modèles, calculs, contrôles et dossiers d'architecture technique. · Analyse et traitement des données : maîtrise de SQL pour l'extraction, la transformation et le contrôle de données issues de sources hétérogènes ; capacité à construire des jeux de données fiables, documentés et réutilisables. · Datavisualisation : maîtrise d'un outil de Business Intelligence, idéalement Power BI ; conception de modèles de données, mesures et indicateurs, création de tableaux de bord interactifs et application des bonnes pratiques de visualisation. · Écosystème Microsoft : bonne connaissance d'Active Directory, Azure, Microsoft Graph et des données liées au poste de travail ; compréhension des principaux objets, référentiels et mécanismes d'authentification et d'accès. · Sources et intégration : expérience de l'exploitation de bases SQL, d'API et de données ServiceNow ; capacité à qualifier les sources, gérer les correspondances entre référentiels et identifier les anomalies de qualité. · Analyse statistique : capacité à produire des analyses descriptives, segmentations, tendances et comparaisons temporelles ; aptitude à interpréter les résultats et à formuler des recommandations opérationnelles. · Qualité et gouvernance des données : maîtrise des contrôles de complétude, cohérence, unicité et fraîcheur ; respect des règles de sécurité, de confidentialité et de traçabilité. · Recueil du besoin : aptitude à animer des ateliers, formaliser les besoins, définir des indicateurs et rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques claires. · Méthodes de travail : pratique d'un environnement Agile, collaboration avec les métiers et les équipes techniques, gestion des priorités et suivi des livrables. · Communication : capacité à vulgariser les résultats, présenter des analyses à des interlocuteurs variés et accompagner l'appropriation des tableaux de bord.