> Markdown version of [/jobs/ext/4111971-data-analyst-metiers-du-financement-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4111971-data-analyst-metiers-du-financement-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Analyst - Métiers du Financement (H/F) - **Company:** Extia - **Location:** Sèvres, France (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Amazon Web Services, Cloud Computing, SQL Databases, Qliksense, Sap Business Objects - **Published:** October 20, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=6ad06057bef8252a ## About the Role PRÉREQUIS IMPÉRATIFS (FILTRAGE STRICT) * ️ EXPERIENCE MÉTIER OBLIGATOIRE EN FINANCEMENT : Vous devez impérativement justifier d'une expérience en environnement bancaire sur des problématiques liées au Financement (Crédit Immobilier, Crédit à l'équipement, Crédit Court Terme, Crédit-Bail, etc.). COMPÉTENCES TECHNIQUES & FONCTIONNELLES * Fonctionnel : Très bonne connaissance des données et des métiers bancaires du financement. * SQL : Excellent niveau maîtrisé (requêtes complexes, analyse). Environnement Data / Cloud : Connaissance des environnements Cloud (AWS) et des outils de BI / Restitution (Business Objects, QlikSense). * Méthodologie : Pratique du cadre SAFe / Agile. ## Description CONTEXTE DE LA MISSION Au sein d'un grand acteur institutionnel bancaire / financier en pleine transformation Cloud et IA, vous intégrerez le programme Data pour intervenir sur le socle fonctionnel Financement et Contentieux. DESCRIPTION DES TÂCHES ET RESPONSABILITÉS * Spécifier les besoins en données pour couvrir les usages bancaires de différentes filières (Crédit-bail équipement, Crédit Immobilier, Énergie & Environnement, Court Terme, Immatériel). * Modéliser les entités de données représentant les métiers du Financement et du Contentieux. * Spécifier les Data Products nécessaires aux équipes opérationnelles (reporting, suivi d'activité) et aux besoins transverses (prospection, cross-selling). * Définir et contrôler la qualité des données véhiculées au sein du socle. Réaliser la recette des données collectées. Les petits plus