Data Analyste AMOA Sénior

Data Analyste AMOA Sénior

Temps plein 49500 - 60500 € / an (estimé) Sur site
KEONI CONSULTING

En un coup d'œil

  • Missions: Accompagner les directions métiers dans l'exploitation des données et réaliser des études d'impact.
  • Entreprise: Leader dans le secteur de l'assurance, axé sur l'innovation et la valorisation des données.
  • Avantages: Salaire compétitif, environnement dynamique et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Travaillez dans un environnement stimulant avec des perspectives de carrière enrichissantes.
  • Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et faites la différence dans un secteur en pleine évolution.
  • Qualifications: Expérience en Business Analysis et projets Data, avec compétences en communication et leadership.

Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.

Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d'un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data.

MISSIONS

  • Assurer une proximité et accompagner les directions métiers sur les usages autour de la donnée.
  • Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data.
  • Assurer le support et l'assistance métier des usages Data.
  • Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel.
  • Recueillir et analyser les besoins métiers.
  • Apporter le conseil nécessaire aux directions Métier sur l'exploitation de la donnée.
  • Participer au cadrage des projets Data (études d'impacts, faisabilité).
  • Contribuer aux études d'opportunité et de faisabilité sur le volet Data.
  • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI.
  • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections.
  • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD).
  • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine.
  • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, coût, délai).

Environnement technique

Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera).

COMPÉTENCES REQUISES

Compétences fonctionnelles et métier

  • Maîtrise du recueil, de l'analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes.
  • Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables.
  • Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial.
  • Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d'acceptation.
  • Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections.

Compétences Data et techniques

  • Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d'information décisionnels et des plateformes Big Data.
  • Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l'identification des sources jusqu'à la restitution et à la valorisation des données.
  • Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production.
  • Compréhension des principes de modélisation de données, d'intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée.
  • Connaissance de l'écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout.

Gouvernance et qualité des données

  • Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données.
  • Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d'anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes.
  • Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT.

Compétences méthodologiques

  • Maîtrise des activités de cadrage : études d'opportunité, études d'impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification.
  • Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires.
  • Maîtrise des techniques d'animation d'ateliers, de conduite d'entretiens, de restitution et d'aide à la décision.
  • Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai.

Connaissances sectorielles

  • Connaissance confirmée du secteur de l'assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial.
  • Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.

PROFIL REQUIS

  • Formation supérieure de niveau Bac+5 en informatique, systèmes d'information, data, statistiques, ingénierie, école de commerce ou domaine équivalent.
  • Expérience professionnelle d'au moins 7 à 10 ans en Business Analysis, AMOA ou conseil fonctionnel, dont plusieurs années sur des projets Data à forts enjeux.
  • Expérience avérée dans l'accompagnement de directions métiers et dans l'interface entre les équipes métiers, Data et IT.
  • Capacité à prendre en charge un sujet de bout en bout, depuis le cadrage du besoin jusqu'à la recette, au déploiement et au suivi de la satisfaction métier.
  • Excellentes capacités d'analyse, de synthèse, de formalisation et de communication écrite et orale.
  • Leadership, sens du conseil, pédagogie et aptitude à fédérer des interlocuteurs de niveaux et de profils variés.
  • Autonomie, proactivité, esprit d'initiative, sens des priorités et capacité à intervenir rapidement dans un environnement exigeant.
  • Rigueur, orientation résultats, sens du service et attention portée à la qualité des livrables.
  • Une expérience dans un environnement assurance ou au sein d'une direction Data constitue un prérequis important.

Data Analyste AMOA Sénior employeur : KEONI CONSULTING

KEONI CONSULTING est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique à Toulouse où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés en proposant des formations continues et des opportunités de croissance, tout en favorisant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre notre équipe, c'est contribuer à des projets significatifs dans le domaine de la sécurité des systèmes d'information, tout en bénéficiant d'un cadre de travail stimulant et convivial.

KEONI CONSULTING

Coordonnées :

Équipe de recrutement de KEONI CONSULTING

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyste AMOA Sénior

✨Participer à des hackathons

Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez KEONI CONSULTING!

✨Contribuer à des projets open-source

Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme KEONI CONSULTING.

✨Réseauter lors de conférences

Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris KEONI CONSULTING.

✨Appliquer directement via notre site

Quand tu vois une offre chez KEONI CONSULTING, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.

Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyste AMOA Sénior

Analyse des besoins métiers
Conseil fonctionnel
Modélisation fonctionnelle des données
Rédaction de spécifications fonctionnelles
Recette fonctionnelle
Gestion de projets Data
Connaissance de l'écosystème SAS

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez KEONI CONSULTING, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.

Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !

Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez KEONI CONSULTING s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.

Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.

Comment te préparer à un entretien d'embauche chez KEONI CONSULTING

✨Maîtrise des outils de Data Science

Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.

✨Prépare-toi à des questions techniques

Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !

✨Montre ta passion pour l'apprentissage

En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.

✨Prépare un portfolio percutant

Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.