Senior Data Analyst & Insights for Finance & Insurance

Onyx-Conseil; Niort; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un Data Analyst / Data Consultant expérimenté pour rejoindre une équipe DATA en pleine construction dans un environnement assurance et finance.

Vous interviendrez au cœur d'un nouveau modèle DATA visant à améliorer la valorisation, la fiabilité et l'accessibilité des données, en collaboration étroite avec les métiers, les Product Owners et les équipes techniques.

Qualifications

• Expérience en analyse de données et en modélisation.
• Capacité à concevoir et suivre des indicateurs métier (KPI).
• Bonne compréhension des flux et de la fiabilité des données.

Responsabilités

• Mener des études de solutions sur les flux de données en collaboration avec le Product Owner.
• Explorer et analyser les données pour répondre aux besoins métiers.
• Identifier et interpréter les données pertinentes pour produire des insights exploitables.
• Concevoir et faire évoluer des indicateurs clés de performance (KPIs).
• Contribuer à la modélisation de données analytiques et à la qualification fonctionnelle.
• Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et règles de gestion.
• Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données restitutées.
• Rédiger les plans de tests et prendre en charge les phases de recette et de qualification fonctionnelle.
• Analyser et challenger les solutions proposées.
• Participer au chiffrage des coûts et de la complexité des réalisations.
• Contribuer à l’optimisation des flux et des processus d'intégration de données.
• Collaborer avec les équipes métiers, Product Owners et équipes techniques.

Connaissances

Data Analysis

Data Modeling

KPI Development

Data Quality

Description du poste

Onyx-Conseil recherche un Data Analyst / Data Consultant expérimenté pour rejoindre une équipe DATA en pleine construction dans un environnement assurance et finance.

Vous interviendrez au cœur d'un nouveau modèle DATA visant à améliorer la valorisation, la fiabilité et l'accessibilité des données, en collaboration étroite avec les métiers, les Product Owners et les équipes techniques.