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Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un Business Analyst Assurance / Data Senior pour intervenir sur des projets de transformation et de valorisation des données. Le consultant assurera l'interface entre les équipes métiers Assurance, les équipes Data et les équipes IT, avec pour objectif de traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et Data exploitables par les équipes techniques. Localisation : Niort Profil : Senior – 7 ans d'expérience minimum Secteur : Assurance Missions principalesRecueillir, analyser et challenger les besoins auprès des équipes métiers. Animer des ateliers de cadrage avec les différentes parties prenantes. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et besoins Data. Identifier les données nécessaires, leurs sources, leurs règles de gestion et leurs usages. Participer à la modélisation fonctionnelle des données et à la définition des mappings. Réaliser des analyses de données à l'aide de SQL afin de vérifier la cohérence et la qualité des données. Définir et documenter les règles de gestion métier. Rédiger les user stories, spécifications fonctionnelles, critères d'acceptation et documentations. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts, architectes, équipes métiers et équipes de gouvernance Data. Participer aux phases de recette fonctionnelle : préparation des cas de tests, exécution, analyse des anomalies et suivi des corrections. Contribuer aux sujets de qualité, gouvernance et fiabilisation des données. Assurer le suivi des sujets jusqu'à leur mise en production. Participer aux cérémonies Agile et contribuer à la priorisation du backlog.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Business Analyst Data H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du développement stratégique de ses activités décisionnelles et du renforcement temporaire de sa Direction Data, l'entreprise souhaite accompagner la montée en charge de ses projets data. L'enjeu principal réside dans l'optimisation de la chaîne de valeur de la donnée : de la capture des besoins métiers jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs clés et de plateformes décisionnelles performantes. Les missions attendues par le Business Analyst Data H/F : -Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés à la donnée, notamment au travers d'ateliers avec les parties prenantes. - Rédiger les spécifications fonctionnelles nécessaires à l'alimentation des plateformes décisionnelles (Data Warehouse, Data Mart, etc.) et définir les indicateurs à mettre à disposition des utilisateurs. - Concevoir les stratégies et cahiers de recette, puis piloter et exécuter les phases de tests fonctionnels. - Documenter et maintenir la méta donnée. - Assurer la traduction et la transmission des besoins métiers auprès de l'équipe technique Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Architectes Data, etc.). - Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions data en vulgarisant les concepts techniques et en produisant les supports associés (formations, guides utilisateurs, documentation fonctionnelle, etc.). Profil demandé : '- Titulaire d'un diplôme d'Ingénieur ou d'un Master spécialisé en Data, Business Intelligence ou Informatique décisionnelle. - Vous justifiez d'au moins 5 années d'expérience en tant que Business Analyst, idéalement dans un environnement Data ou décisionnel. - Vous maîtrisez les bases de données et le langage SQL, et êtes à l'aise avec la rédaction de livrables fonctionnels tels que les spécifications, les cahiers de recette et la documentation utilisateur. - Vous possédez de solides capacités d'analyse, de synthèse et de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques. - Une connaissance du secteur de l'assurance et de Power BI constituerait un atout apprécié.

🎯 Le contexteDans le cadre d'un projet stratégique au sein d'une grande banque française, nous recherchons un profil hybride Data & Technique, capable de faire le lien entre développement, analyse de données et coordination de projet. Vous intégrerez une équipe Data Analytics et interviendrez principalement sur un projet visant à détecter et analyser les désynchronisations entre les bases transactionnelles et la base décisionnelle Analytics. L'objectif : identifier les écarts, comprendre leur origine et contribuer à fiabiliser les données. 👉 Ce poste n'est ni un poste de développeur Python pur, ni un poste de chef de projet purement fonctionnel. Nous recherchons avant tout une personne technique, autonome et à l'aise dans la coordination de sujets transverses. 💼 Vos missionsVous interviendrez sur plusieurs activités en parallèle : Développer, maintenir et faire évoluer des scripts Python Lire et comprendre des scripts existants Corriger les anomalies et réaliser des évolutions Développer des scripts simples pour automatiser certaines analyses Manipuler et analyser les données avec Pandas Interroger les bases de données via SQL Analyser les écarts entre différentes sources de données Comprendre les modèles de données et réaliser les mappings entre les environnements Identifier les causes des désynchronisations et proposer des pistes d'investigation Coordonner les différentes équipes contributrices Identifier les bons interlocuteurs et collecter les informations nécessaires Suivre l'avancement, les échéances et les actions Identifier les blocages et remonter les alertes Produire un reporting régulier auprès des responsables de mission Acquérir progressivement une vision globale de l'écosystème Data Analytics Participer à terme à d'autres sujets : analyse d'incidents, investigations Data, support et compréhension fonctionnelle de la plateforme. 🛠️ Compétences techniques recherchéesIndispensables : Python : niveau opérationnel, idéalement avec une expérience préalable en développement Pandas SQL : bonne maîtrise Analyse et manipulation de données Compréhension des modèles de données Mapping entre différentes sources / bases de données Une expérience sur des environnements Data / Analytics est fortement appréciée. 👤 Le profil recherchéNous recherchons avant tout un profil hybride et autonome. Vous pouvez par exemple être : un ancien développeur Python ayant évolué vers du pilotage ou de la coordination technique ; un Chef de Projet Technique avec une forte culture Data ; un Business Analyst Technique ayant de solides compétences Python / SQL ; un Coordinateur ou Responsable Applicatif avec une expérience Data ; un Data Analyst / Data Engineer ayant déjà pris en charge des sujets transverses et de la coordination. Ce qui fera la différenceAutonomie : capacité à prendre un sujet en main sans supervision quotidienne Proactivité : savoir identifier les problèmes, alerter et proposer des solutions Esprit d'analyse et curiosité Bonne capacité à comprendre des systèmes et des flux de données Sens de l'organisation et du suivi Très bonnes capacités de communication Capacité à coordonner plusieurs interlocuteurs Appétence pour les problématiques Data ❌ Profils moins adaptésChef de projet uniquement organisationnel Développeur Python sans appétence pour la coordination Data Analyst exclusivement fonctionnel Profil très junior nécessitant un accompagnement quotidien Expert technique très spécialisé sans vision transverse

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Développer et industrialiser les transformations de données avec DBT. Concevoir et optimiser les modèles de données dans BigQuery. Intégrer différentes sources de données au sein de l'écosystème Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD / DataOps. Contribuer à la documentation technique et au respect des standards Data. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers et équipes Cloud/DevOps. Participer aux problématiques de gouvernance, sécurité et traçabilité des données propres au secteur bancaire.

Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe bancaire, le client recherche un Business Analyst pour contribuer à la mise en place d'un comptoir de données Finance & Risques sur AWS. Le consultant interviendra dans un environnement SAFe afin de spécifier les besoins métiers, garantir la qualité des données et accompagner les phases de recette. Missions : · Recueillir et formaliser les besoins métiers Finance & Risques. · Spécifier les données nécessaires aux usages bancaires. · Définir et piloter les règles de Data Quality. · Réaliser les recettes et contrôler la qualité des données. · Collaborer avec les équipes Data, Finance, Risques et IT. · Participer aux travaux autour de la plateforme Data & IA sur AWS. · Contribuer à l'amélioration continue des référentiels de données. Compétences requises : · Business Analysis. · Reporting réglementaire bancaire (Anacrédit, COREP, RUBA). · Finance bancaire et Risques (risque de crédit, ALM, performance...). · Data Quality. · SQL. · Analyse de données. · Cloud AWS. · Méthodologie SAFe.