Mission freelance Business Analyst Outillages data avancé (MLOPS)
Paris
Mindquest
Le poste Business Analyst Outillages data avancé (MLOPS)
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Gestion fonctionnelle et maintenance des outils de la Squad :
- Recueil des besoins utilisateurs, traduction en spécifications techniques.
- Coordination avec les développeurs.
Pilotage de projets liés aux offres de la Squad :
- Plateforme Big Data (Cloudera), outils open source (TensorFlow, Jupyter Lab).
- Portail de services, librairies Python, accès aux données du SI.
Animation d’ateliers avec les utilisateurs :
- Recueil des besoins, transformation en user stories documentées.
Analyse des risques métiers :
- Collaboration avec les équipes SSI, conformité et juridique.
- Intégration des exigences RGPD, gouvernance des données, sécurité bancaire.
Tests fonctionnels :
- Conception, exécution et suivi des campagnes de tests (outil XRAY).
- Analyse des anomalies et documentation.
Support utilisateur :
- Préparation de supports de formation et documentation.
- Assistance fonctionnelle pour améliorer l’expérience utilisateur.
Amélioration continue :
- Collecte des feedbacks utilisateurs, étude des usages.
- Alignement sur les objectifs métiers.
Suivi Agile :
- Gestion du backlog dans Jira, priorisation avec le Product Owner.
Profil recherché
Compétences techniques :
- Expérience sur une plateforme à destination des utilisateurs Data & IA.
- Conduite de changement et accompagnement utilisateurs (migrations, nouveaux usages).
- Maîtrise des écosystèmes Big Data (Cloudera) et frameworks open source (TensorFlow, Jupyter Lab).
- Méthodologie de tests (rédaction de plans de recette, analyse d’anomalies).
- Langages de requêtage : SQL/HQL.
- Gestion des risques métiers, SSI, conformité juridique (cadre bancaire).
- Méthodologies Agile (Jira, user stories, backlog, priorisation).
- Compréhension des enjeux business (ROI, opportunités Data/MLOps).
Compétences humaines :
- Capacité à vulgariser la technique pour les métiers et traduire les besoins métiers pour les équipes techniques.
- Analyse et synthèse pour cadrer des besoins complexes.
- Communication efficace avec des profils non techniques.
- Autonomie, proactivité et rigueur dans la gestion de projets.
- Travail collaboratif en environnement multidisciplinaire.
Environnement de travail
- Intégration dans une Squad dédiée aux outils Data Science et MLOps pour les utilisateurs (Data Scientists, Data Engineers).
Périmètre :
- Plateforme Big Data (Cloudera).
- Outils open source (Jupyter Lab, TensorFlow, frameworks Python).
- Portail web facilitant l’accès aux services Data Science (en cours de déploiement).
- Poste clé : articulation entre besoins utilisateurs et capacités techniques des plateformes.
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