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La mission porte principalement sur la fiabilisation et le redressement de données issues de la Déclaration Sociale Nominative (DSN), impliquant des volumes importants de données et des problématiques complexes de qualité, de cohérence et de classification.
Le consultant interviendra sur l’analyse des données existantes, la définition d’indicateurs de qualité et la conception de règles de contrôle et de redressement statistique. L’objectif sera de fiabiliser le stock de données existant, puis d’assurer un traitement incrémental des nouvelles données intégrées chaque mois.
Le poste est orienté analyse fonctionnelle de la donnée, compréhension des besoins métier et création d’indicateurs, sans dimension Data Engineering.
Missions principalesAnalyser les données issues de la DSN afin d’identifier les anomalies, incohérences et écarts de qualité.
Comprendre les besoins métier et les traduire en indicateurs de qualité des données pertinents.
Définir et mettre en place des règles de contrôle, de rapprochement et de redressement des données.
Réaliser des analyses statistiques pour identifier les tendances, les anomalies et les axes d’amélioration.
Concevoir une approche de redressement statistique du stock de données existant.
Définir une stratégie de traitement incrémental permettant de fiabiliser les nouvelles données mensuelles.
Manipuler et analyser des datasets complexes à l’aide de SQL.
Produire des indicateurs, des analyses et des restitutions permettant de suivre la qualité et la fiabilité des données.
Contribuer à l’amélioration continue des processus de contrôle et de fiabilisation des données
Profil recherché
Expérience confirmée en tant que Data Analyst, idéalement sur des problématiques de Data Quality, de fiabilisation ou de redressement de données.
Solides compétences en analyse de données et en analyse statistique.
Maîtrise de SQL et capacité à manipuler des datasets complexes et volumineux.
Expérience dans la définition d’indicateurs de qualité et la mise en place de règles de contrôle.
Capacité à comprendre les besoins métier et à les traduire en analyses et indicateurs opérationnels.
Esprit analytique, rigueur et capacité à identifier les anomalies et à proposer des solutions de redressement adaptées.
Bonne capacité de communication et de restitution des résultats auprès des parties prenantes.
Connaissance de la DSN et des données sociales.
Expérience dans les domaines de la protection sociale, de la retraite ou des systèmes de cotisations.
Connaissance des conventions collectives (IDCC), des référentiels et des problématiques de classification.
Expérience en redressement statistique et en amélioration de la qualité des données.
Environnement de travail
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