Data Analyst Confirmé - Finance H/F

Mettre en oeuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement des données.

• Fournir un appui analytique à la conduite d’exploration et à l’analyse complexe de données.
• Créer des algorithmes de recherche de données permettant d’explorer les données utiles.
• Industrialiser le procédé pour les données les plus intéressantes.
• Organiser, synthétiser et traduire les informations pour faciliter la prise de décision.
• Gérer les opérations et l’administration, la modélisation et l’architecture des gisements de données.
• S’assurer que les bases de données existantes fonctionnent bien et en cohérence.
• Maîtriser la donnée et la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, qualification) afin d’en faciliter l’exploitation.
• Contribuer 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.

Outils & Environnement

• 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., 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

Une expérience dans le domaine de l’analytics pour la finance sera appréciée., Profil recherchéExpérience dans le domaine de l’analytics pour la finance appréciéeBonne 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 donnéesMaîtrise des principes Git : compréhension des commits, gestion des branches, merge et bonnes pratiques de versionningConnaissances 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 BIConnaissances Databricks : création et orchestration de pipelines, gestion des jobs, configuration des traitements, compréhension de l’écosystème Databricks, SQL Recouvrement Power BI Git Reporting Normalisation Facturation Python Analyse de données