En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données, recueil des besoins métiers et documentation projet.
- Entreprise: Entreprise innovante axée sur la transformation digitale et la gestion des données.
- Avantages: Opportunités de développement professionnel et environnement dynamique.
- Autres infos: Travaillez sur des projets impactants avec des technologies de pointe.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe qui façonne l'avenir des données et de l'IA.
- Qualifications: Expertise en SQL, Python et modélisation de données requise.
Le salaire estimé est compris entre 50242 - 61406 € par an.
Contexte de la mission
Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA.
Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data, a pour objectif d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine a vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données.
Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux :
- continuité de la mise en place du référentiel OPS
- continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables
- continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures
- décommissionnement des systèmes legacy
- mise en place de parcours utilisateurs et des fronts
Objectifs et livrables :
- Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre)
- Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques
- Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique
- Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...)
- Mise en place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik
- Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci
- Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...)
- Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy)
- Modélisation dans le référentiel (Power Designer)
- Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...)
- Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs
- Accompagnement des métiers au changement
A déjà travaillé sur des projets de référentiels de données, un référentiel Produit ou Nomenclature implémenté sur un MDM serait un plus.
Compétences demandées :
- Requête SQL : Expert
- Angular (hors dev) : Expert
- Informatica Data Quality (hors dev) : Expert
- Maîtrise de Power Designer et du data design (MCD/MPD) serait un très gros + : Expert
- Python avancé : Expert
- Excel fonctions avancées : Expert
- EBX (éditeur TIBCO) : Expert
- Transformation ETL : Expert
- Data Galaxy : Expert
- Qlik : Expert
Business Analyst - Référentiel OPS/LOV employeur : R&S TELECOM
Rejoindre notre entreprise à Courbevoie, c'est intégrer une équipe dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel, un environnement de travail stimulant et des avantages compétitifs, tout en favorisant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. En tant qu'employeur, nous valorisons chaque contribution et encourageons nos employés à s'épanouir dans leur carrière.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Business Analyst - Référentiel OPS/LOV
✨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 R&S TELECOM
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez R&S TELECOM. 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 - Référentiel OPS/LOV
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez R&S TELECOM, 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 R&S TELECOM 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 R&S TELECOM. 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 R&S TELECOM
✨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 R&S TELECOM et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
