En un coup d'œil
- Missions: Analyse et structure les besoins métiers pour optimiser la qualité des données.
- Entreprise: Entreprise internationale innovante avec une culture collaborative.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, télétravail et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec de nombreuses opportunités de carrière.
- Pourquoi ce job: Impacte directement les décisions stratégiques grâce à des données fiables.
- Qualifications: Expérience en analyse de données et compétences en SQL requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Dans le cadre d'un programme stratégique visant à structurer et fiabiliser ses données à l'échelle de plusieurs entités et pays. L'objectif est de mettre en place un socle Data commun, reposant sur des définitions harmonisées, des règles de qualité industrialisées et une gouvernance claire des données. Cette démarche doit permettre de disposer d'une source de données fiable et partagée, facilitant le reporting, l'analyse et la prise de décision des différentes directions métiers. Le périmètre est international et implique de nombreux interlocuteurs issus de fonctions variées : Sales, Operations, Finance, Risk et Compliance.
Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Business Analyst Data Senior capable de comprendre des problématiques fonctionnelles complexes, de les structurer et de faire le lien entre les équipes métier, Data et IT.
Missions
- Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs métiers à travers des entretiens, ateliers et analyses documentaires.
- Identifier les enjeux, contraintes et objectifs associés aux besoins exprimés.
- Aller au-delà de la demande initiale afin de comprendre le « Why » et les enjeux métier sous-jacents.
- Analyser les processus et systèmes existants.
- Identifier les écarts entre les processus actuels et les processus cibles.
- Décomposer des processus et systèmes complexes en éléments fonctionnels facilement exploitables par les équipes de développement.
- Formaliser les besoins et les règles métier.
- Identifier les points de blocage, inefficacités et opportunités d'amélioration.
- Proposer des solutions permettant d'optimiser les processus et la qualité des données.
- Challenger les besoins et contribuer à la définition des solutions cibles.
- Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées.
- Formaliser les règles de gestion et les processus métier.
- Garantir une compréhension commune des besoins entre les équipes métier, Data et développement.
- Documenter les processus et les fonctionnalités.
- Maintenir une documentation claire et structurée tout au long du projet.
- Participer à la conception et à l'évolution de Data Products.
- Contribuer à la définition et à la structuration des modèles de données.
- Analyser les données afin d'identifier les incohérences, anomalies et opportunités d'amélioration.
- Utiliser SQL pour explorer, contrôler et analyser les données.
- Participer à la définition des règles de qualité et de contrôle des données.
- Contribuer à la conception et à l'évolution de dashboards et d'indicateurs.
- Faire le lien entre les besoins fonctionnels et leur traduction dans les modèles et produits Data.
- Définir et accompagner les phases d'activation et de transition vers les solutions déployées.
- Participer à la définition des plans de formation.
- Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouvelles solutions.
- Assurer un support fonctionnel lors des phases de déploiement.
- Recueillir les retours utilisateurs et contribuer à l'amélioration continue des solutions.
- Collaborer avec les différentes parties prenantes afin de faire avancer les sujets.
- Animer et participer aux ateliers fonctionnels.
- Faciliter les échanges entre les équipes métiers, Data et IT.
- Suivre les actions et contribuer à la résolution des points de blocage.
- Être capable de driver les équipes et de faire progresser les sujets de manière autonome.
- Assurer une communication claire et régulière auprès des différentes parties prenantes.
Business Analyst Data Senior (SQL obligatoire) in Paris employeur : Quanteam
Rejoindre notre équipe en tant que Développeur / Développeuse web à Paris, c'est intégrer un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de nos projets. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, un cadre de travail stimulant et la possibilité de travailler sur des technologies de pointe, notamment l'IA générative. Notre culture d'entreprise valorise la polyvalence et l'autonomie, permettant à chaque membre de contribuer activement à des solutions qui transforment le secteur financier.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Business Analyst Data Senior (SQL obligatoire) in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Quanteam
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Quanteam. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Business Analyst Data Senior (SQL obligatoire) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Quanteam, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Quanteam que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Quanteam. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Quanteam
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Quanteam et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
