Business Analyst Data Assurance- Freelance

Contexte

Dans un contexte de transformation, de modernisation des systèmes d’information et de renforcement des exigences réglementaires, une 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.

Poste basé sur Paris.

Missions

• 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
• 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
• 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
• 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

Outils & Environnement

• UML, Merise ou équivalent (confirmé)
• Bonne compréhension des bases de données relationnelles (confirmé)
• Bonne connaissance en SQL (confirmé)
• Bonne connaissance des environnements Data (référentiels clients, apporteurs, contrats…) (confirmé)
• Méthode Agile, maîtrise des outils JIRA et Confluence (confirmé)

1. Expérience dans les secteurs de l'assurance vie, de la banque ou de la finance
2. Connaissances des données contrats, clients, apporteurs et des flux de données liés aux domaines assurantiels ou aux données clients
3. Maîtrise des méthodes de modélisation de données (UML, Merise ou équivalent) - Confirmé
4. Bonne compréhension des bases de données relationnelles - Confirmé
5. Bonne connaissance en SQL - Confirmé
6. Bonne connaissance des environnements Data (référentiels clients, apporteurs, contrats…) - Confirmé
7. Maîtrise de la méthode Agile et des outils JIRA et Confluence - Confirmé