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Dans le cadre du développement d'une Squad Data & Métrologie, nous recherchons un Data Analyst H/F afin de contribuer à la production de tableaux de bord, de rapports analytiques et au suivi des usages liés aux postes de travail et aux applications associées. Vous intégrerez un environnement Agile et participerez à la valorisation de la donnée afin d'accompagner le pilotage des usages, de mesurer l'adoption des solutions et d'identifier des axes d'optimisation. Vos principales missions🔹 Recueil des besoins et collaboration avec les métiersInteragir avec les équipes internes et participer aux ateliers d'expression des besoins ; Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques ; Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus. 🔹 Analyse et valorisation des donnéesCollecter, analyser et croiser des données provenant de différentes sources ; Exploiter notamment des données issues de bases SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph, ServiceNow, etc. ; Concevoir et développer des tableaux de bord orientés décisionnel ; Réaliser des analyses statistiques afin d'identifier les tendances, usages et opportunités d'optimisation. 🔹 Documentation et accompagnementRédiger les dossiers d'architecture technique liés aux différents cas d'usage ; Documenter les tableaux de bord afin de faciliter leur lecture et leur appropriation ; Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et des données présentées.

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.

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

Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier. Vos principales responsabilités Data Quality et fiabilisation des données Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données. Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données. Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes. Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données. Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements. Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données. Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données. Développement de cas d'usage IA Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA : Complétude et enrichissement des données Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés. Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes. Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants. Identifier les champs manquants ou incohérents. Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance. Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration. Aide à l'estimation des travaux Analyser les données historiques disponibles. Identifier les variables explicatives pertinentes. Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning. Comparer les estimations produites aux données réellement observées. Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats. Assistance à la rédaction de rapports Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction. Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique. Contribuer à la classification des informations. Détecter les incohérences. Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias. Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert. Pilotage et accompagnement Vous serez également amené(e) à : Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants. Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement. Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux. Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données

Le nombre de jours d'exploitation exploitables par an est la variable la plus déterminante pour la rentabilité d'un service de barging et de transbordement en Afrique de l'Ouest : elle gouverne le dimensionnement de la flotte, la capacité annuelle du système et l'ensemble des flux de trésorerie du modèle financier. Le littoral atlantique concerné connaît un contraste marqué entre saison sèche et saison des pluies, dont l'effet doit être quantifié — pas seulement estimé. Cette composante est mobilisée en tout premier lieu : ses résultats conditionnent directement le travail de l'architecte naval et de l'expert financier. Vos responsabilités : Caractériser les conditions bathymétriques et de marée des chenaux, approches et zones de mouillage concernées Reconstituer les régimes de houle, de vent et de courant sur au moins 20 ans (bases ERA5, Copernicus Marine), validés si possible contre des observations in situ Établir les statistiques de dépassement des seuils opérationnels (hauteurs de houle de 2 m et 2,5 m notamment) Convertir ces statistiques en jours d'exploitation exploitables par corridor et par saison, avec intervalle de confiance Identifier les lacunes de données et chiffrer les acquisitions complémentaires nécessaires

Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩

La mission s'inscrit dans le cadre d'un programme SI dans le secteur de la santé, intervenant sur plusieurs domaines fonctionnels liés à l'Assurance Maladie : gestion des référentiels stratégiques (tiers, codification), traitements nationaux et statistiques, outils de contrôle médical, gestion des risques et recours contre tiers. Dans ce contexte, les applications traitées présentent des enjeux importants de fiabilité, de qualité et de cohérence des données. Au sein d'une équipe de support applicatif spécialisée dans le domaine de la santé, le consultant intervient sur le support des utilisateurs ainsi que sur certaines activités liées à la maintenance, la fabrication et au déploiement des applications. Ses principales responsabilités seront : Analyser les sollicitations et incidents remontés par les utilisateurs ; Diagnostiquer les problèmes et identifier leur origine ; Apporter une réponse et résoudre les incidents de premier niveau ; Informer et accompagner les utilisateurs dans la résolution de leurs demandes ; Escalader les incidents vers les équipes compétentes en fonction de leur niveau de criticité ; Participer aux activités de maintenance et au processus de fabrication et de déploiement des applications.

📍 Marseille (13) · Hybride, 2 jours par semaine sur site · Démarrage octobre 2026 · CDI Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est un cabinet de conseil spécialisé en Data et Intelligence Artificielle, implanté à Marseille. Nous accompagnons de grands comptes de la région sur leurs projets data les plus ambitieux. Vos missions Vous concevrez et intégrerez deux modules spécialisés au sein d'un framework agentique de recherche et d'expérimentation en Machine Learning. Module Event Forecasting : intégrer des événements externes dans des prévisions de séries temporelles. Découvrir et représenter les événements, modéliser leur probabilité, date, durée, intensité, direction, incertitude et impact Construire des scénarios (sans événement, central, optimiste, pessimiste, stress) à partir de méthodes statistiques, ML et Deep Learning Garantir l'absence de fuite temporelle en tenant compte strictement de la date de publication des données Valider les résultats par des tests placebo, des backtests événementiels et une comparaison à un modèle de référence sans événements Module IoT et détection de pannes : maintenance prédictive sur les données capteurs de sites industriels connectés. Détecter précocement les anomalies et les signaux précurseurs de panne Estimer la probabilité de panne et la durée de vie utile restante (RUL) Traiter des séries temporelles multivariées réelles : données manquantes, bruit, changements de régime Mobiliser des approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie Assurer la généralisation à de nouveaux équipements et produire des alertes explicables et hiérarchisées Transverse Définir les protocoles expérimentaux, jeux de tests et modèles de référence Produire un code versionné, testé et documenté, avec guide de prise en main Présenter régulièrement les résultats et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes

Dans le cadre du renforcement d'une Squad Data & Métrologie fonctionnant en environnement Agile, nous recherchons un Data Analyst disposant d'une bonne connaissance de l'environnement poste de travail / Digital Workplace. La Squad est notamment en charge de la production de tableaux de bord, rapports analytiques et indicateurs de métrologie permettant de suivre les usages des postes de travail et des applications associées. L'objectif de la mission est de valoriser les données afin de mesurer et piloter l'usage et l'adoption des solutions mises à disposition des utilisateurs. À ce titre, vos principales missions seront : Recueil des besoins et collaboration avec les équipes Participer aux ateliers d'expression des besoins avec les différentes équipes internes. Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques exploitables. Étudier les besoins et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus. Définir les indicateurs et données nécessaires au suivi des usages. Analyse et valorisation de la donnée Collecter, analyser et croiser des données provenant de sources multiples. Exploiter notamment des données issues de bases SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph et ServiceNow. Concevoir et développer des tableaux de bord et rapports décisionnels pertinents. Réaliser des analyses statistiques permettant d'identifier les tendances, les usages et les axes d'optimisation. Garantir la cohérence et la pertinence des indicateurs produits. Documentation et accompagnement Rédiger les dossiers d'architecture technique associés aux différents cas d'usage. Documenter les dashboards, indicateurs et règles de calcul afin d'en faciliter la compréhension. Accompagner les utilisateurs et les équipes dans la lecture et l'appropriation des données présentées.

Bonjour à tous 👋😀 Nous recherchons actuellement un(e) Data Analyst / Data Scientist pour rejoindre l'équipe Data Science & Insights chez l'un de nos clients. 🎯 Le contexte ? Vous travaillerez sur des problématiques autour de la data client : comportement client, performance des offres, optimisation des campagnes, segmentation, scores d'appétence, sujets réglementaires… 🔎 Vos missions : Recueillir les besoins des équipes métiers et formaliser les problématiques Préparer, nettoyer et analyser les données Réaliser des études statistiques et du datamining Créer des features et développer des modèles de Data Science Collaborer avec les équipes Data et BI Automatiser certains traitements lorsque nécessaire Restituer vos analyses et recommandations auprès des équipes métiers Documenter vos travaux et assurer leur suivi Nous recherchons surtout une personne autonome, rigoureuse, pragmatique et orientée business, avec un bon esprit d'équipe et capable de vulgariser des sujets data auprès d'interlocuteurs métiers. 📩 Intéressé(e) ? Vous connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre ?

ContexteAu sein d'une direction Digital Customer Experience, l'équipe Customer Journey Optimization accompagne l'amélioration continue de la performance des parcours digitaux et e-commerce. La mission porte sur l'identification d'opportunités de croissance, la conception et le pilotage d'expérimentations CRO, la mesure de leur impact incrémental et l'industrialisation des concepts ayant démontré leur valeur. Nous recherchons un profil Lead / Expert CRO & Experimentation, capable d'intervenir à la fois sur la stratégie, l'analyse data et l'exécution opérationnelle. Vos responsabilitésStratégie CRO et roadmapRéaliser un diagnostic des parcours digitaux et identifier les principales pertes de conversion. Croiser les données comportementales, transactionnelles, UX et business. Identifier les segments et moments du parcours présentant le plus fort potentiel. Évaluer le potentiel business des opportunités. Construire et prioriser une roadmap d'expérimentation. Arbitrer les expérimentations selon leur potentiel, leur complexité et leur niveau de confiance. Maintenir un backlog cohérent avec les objectifs business et e-commerce. Conception et pilotage des expérimentationsTransformer les insights data et UX en hypothèses business mesurables. Définir les populations cibles, groupes de contrôle, KPI principaux et indicateurs de protection. Déterminer les tailles d'échantillon, durées de test et critères de succès. Concevoir et piloter des tests A/B, multivariés, server-side et des dispositifs de personnalisation. Concevoir des scénarios de contextualisation, recommandations, offres, réactivation et personnalisation. Collaborer avec les équipes Product, Design, Data et Développement. Garantir la qualité du ciblage, du tracking et de l'expérience avant mise en production. Mesure de la valeur incrémentaleDéfinir la méthodologie de mesure adaptée à chaque expérimentation. Comparer les populations exposées aux groupes de contrôle. Distinguer l'impact réel de l'expérimentation des effets naturels, saisonniers ou business. Analyser les résultats par segment, marché, parcours et comportement. Mesurer les conversions immédiates et différées ainsi que la persistance des effets. Identifier les phénomènes de répétition, cannibalisation ou déplacement entre canaux. Interroger et analyser les données complexes via SQL / Snowflake. Formuler une recommandation claire : arrêter, corriger, approfondir, étendre ou industrialiser. Optimisation et industrialisationPoursuivre l'optimisation des concepts ayant obtenu des résultats positifs. Tester différentes variantes de message, design, placement, fréquence, timing, canal et population. Identifier les segments ou contextes dans lesquels la performance diminue. Préparer le passage des expérimentations vers des fonctionnalités pérennes. Formaliser les règles de gestion, ciblages et exigences de mesure. Rédiger les business requirements nécessaires à l'industrialisation. Collaborer avec les équipes Product, IT et Architecture. Assurer le suivi de la performance après déploiement. Pilotage et communicationConsolider la valeur créée par le portefeuille d'expérimentations. Distinguer clairement performance observée et performance incrémentale. Produire des analyses et restitutions à destination des équipes opérationnelles et du management. Traduire les résultats en indicateurs business : conversion, bookings, revenus, valeur client, etc. Présenter le niveau de confiance, les limites et les risques associés aux résultats. Défendre les recommandations auprès des interlocuteurs business et techniques. Contribuer au développement d'une culture de la preuve et de l'expérimentation. LivrablesDiagnostic initial des opportunités de croissance. Roadmap CRO priorisée. Backlog des hypothèses et expérimentations. Framework de mesure de l'incrément. Briefs d'expérimentation. Plans de tracking et de contrôle qualité. Analyses statistiques et business. Recommandations d'optimisation et de passage à l'échelle. Business requirements pour l'industrialisation. Reporting consolidé de la valeur créée. Capitalisation des enseignements et bonnes pratiques.

Contexte de la missionNous cherchons un candidat capable de s'adapter à l'environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l'équipe qu'il va rejoindre : • Qui saura travailler de manière autonome • Disposant d'un bon sens de l'organisation et de la rigueur • Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires Objectifs et livrablesActivité principale A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes : • Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données • Conception et développement de traitements de données • Réalisation d'études statistiques • Présentation de résultats sous la forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord • Diffusion et vulgarisation des résultats d'études Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes : • Lien entre la partie métier et la partie data science • Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI • Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs Activité secondaire o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites

Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en LCB-FT (Lutte contre le Blanchiment de Capitaux et le Financement du Terrorisme) pour intervenir au sein d'un environnement bancaire. Vous rejoindrez une équipe Data travaillant sur des problématiques de détection et de prévention des risques financiers, avec une forte utilisation de Dataiku. MissionsAnalyser et exploiter des données liées aux problématiques LCB-FT afin d'identifier des comportements ou transactions à risque. Concevoir, développer et optimiser des modèles statistiques et Machine Learning pour la détection d'anomalies et de signaux de fraude/blanchiment. Préparer, transformer et fiabiliser les données nécessaires aux analyses et à la modélisation. Développer et industrialiser les traitements et modèles dans Dataiku DSS. Évaluer la performance des modèles et contribuer à leur amélioration continue. Collaborer avec les équipes Data, Risques, Conformité et Métiers afin de traduire les enjeux LCB-FT en solutions Data. Participer à la documentation, au suivi et à la mise en production des modèles développés.

Au sein d'un établissement bancaire, nous recherchons un(e) Consultant(e) spécialisé(e) en Regulatory Reporting pour piloter la production des reportings réglementaires et contribuer à l'amélioration continue des processus, contrôles et outils. Il/elle supervisera les reportings prudentiels, statistiques et de résolution, sur une base individuelle et sous-consolidée, et planifiera les cycles de production, validations et soumissions auprès de la CSSF, BCL, EBA, ECB et SRB. Le consultant assurera la qualité, la complétude et la traçabilité des données, coordonnera l'équipe de production offshore européenne et contribuera aux évolutions réglementaires, à l'amélioration des outils, des flux de données, des contrôles automatisés et de la data lineage.