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Nous recherchons un Data Analyst Senior pour rejoindre une équipe Data au sein d'un environnement Produit / Risk Management, avec un fort enjeu autour de l'analyse de données, du monitoring et de l'amélioration de processus de recouvrement. Vos principales missions : • Monitorer quotidiennement les produits, services et jobs en production • Construire des reportings et dashboards pertinents • Analyser les comportements clients et identifier des pistes d'amélioration • Investiguer les anomalies, rechercher leurs causes et faire remonter les alertes • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Métier, Tech et Data Science • Restituer des analyses complexes de manière simple, claire et compréhensible • Participer aux rituels Agile : Daily, Demos, Refinements… Environnement technique : • Power BI – expertise attendue • SQL – expertise attendue • Python – véritable plus pour réaliser des analyses poussées • Snowflake • Excel / PowerPoint • Environnement Agile

Contexte de la mission : Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : # Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier ; # Dashboards Tableau — visualisation et pilotage de la performance achats # Reporting — production de rapports structurés ; # Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier Description de la mission : L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : - Business Data Analysts : Expression et Cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. - Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

ContexteLe consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier Dashboards — visualisation et pilotage de la performance Reporting — production de rapports structurés Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier MissionsL'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.