Offre d'emploi Data Analyst Expert DWH, Data Lake - xp Assurance vie

Dans un contexte de transformation, de modernisation des systèmes d’information et de renforcement des exigences réglementaires, l’entreprise renforce ses équipes Data.

Le/la Business Analyst Data Assurance intervient comme interface entre les métiers de l’assurance vie et les équipes IT/Data, afin de garantir la cohérence, la qualité et la valorisation des données métier.

Une expérience dans les secteurs de l’assurance vie, de la banque ou de la finance est vivement recommandée, notamment sur les connaissances des données contrats, clients, apporteurs ainsi que sur des flux de données liés aux domaines assurantiels ou aux données clients.

Détail mission :

POSTE BASE SUR PARIS

1. Analyse des besoins métier

Recueillir, analyser et formaliser les besoins des directions métiers (actuariat, gestion, finance, risques, conformité...)

Animer des ateliers de cadrage fonctionnel avec les parties prenantes

Comprendre et intégrer les enjeux spécifiques du secteur de l’assurance vie et de la banque patrimoniale

Formaliser les expressions de besoin sous forme de : user stories ou spécifications fonctionnelles

2. Modélisation des données métier

Concevoir et maintenir les modèles de données (conceptuels et logiques)

Modéliser les entités clés de l’assurance vie et de la banque patrimoniale

Définir et documenter : règles de gestion, dépendances entre données, dictionnaires de données

Garantir la cohérence fonctionnelle et métier des modèles

3. Interface entre métiers et équipes Data / IT

Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles data

Participer à la définition des flux d’alimentation (ETL/ELT)

Contribuer à la conception de data warehouses et data marts

4. Recette fonctionnelle et qualité des données

Définir les stratégies et cas de tests fonctionnels

Participer aux phases de recette utilisateur (UAT)

Vérifier la fiabilité, la complétude et la cohérence des données

Identifier, qualifier et suivre les anomalies

Contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données