Data Analyst Confirmé

Missions

Positionné à la DSI, il met en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données.

• Il fournit un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse complexe de données.

• Il crée des algorithmes de recherche de données qui permettent d'explorer les données utiles.

• Il procède aussi à l'industrialisation du procédé pour les données les plus intéressantes.

• Il organise, synthétise et traduit les informations pour faciliter la prise de décision.

• Il gère les opérations et l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données.

• Il s'assure que les bases de données existantes fonctionnent bien et en cohérence.

• Il s'assure également de la maîtrise de la donnée et de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation.

• Il contribue à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur.

Complément d'informations

• Bonne compréhension des données et processus financiers :

  • recouvrement de factures,

  • dépôt de garantie,

  • suivi et qualité des données financières.

• Solides bases en SQL :

  • création de CTE,

  • jointures (INNER JOIN, LEFT JOIN),

  • manipulation et analyse de données.

• Maîtrise des principes Git :

  • compréhension des commits,

  • gestion des branches,

  • merge et bonnes pratiques de versionning.

• Connaissances Power BI :

  • création de reportings et visualisations simples,

  • compréhension du modèle de données,

  • privilégier les traitements en amont plutôt que les calculs complexes dans Power BI.

• Connaissances Databricks :

  • création et orchestration de pipelines,

  • gestion des jobs,

  • configuration des traitements,

  • compréhension de l’écosystème Databricks.

  • Une expérience dans le domaine de l'analytics pour la finance sera appréciée.

1. Expérience dans le domaine de l'analytics pour la finance appréciée
2. Bonne compréhension des données et processus financiers : recouvrement de factures, dépôt de garantie, suivi et qualité des données financières
3. Solides bases en SQL : création de CTE, jointures (INNER JOIN, LEFT JOIN), manipulation et analyse de données
4. Maîtrise des principes Git : compréhension des commits, gestion des branches, merge et bonnes pratiques de versionning
5. Connaissances Power BI : création de reportings et visualisations simples, compréhension du modèle de données, privilégier les traitements en amont plutôt que les calculs complexes dans Power BI
6. Connaissances Databricks : création et orchestration de pipelines, gestion des jobs, configuration des traitements, compréhension de l’écosystème Databricks