Basé sur 16 offres pour ce poste (tous niveaux, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 475€/j–550€/j, médiane 515€/j. Cette offre (475€/j) est dans la fourchette.
TJM du marché pour Data Analyst en région Île-de-France : médiane 515 €/jour, P25–P75 : 475–550 €/jour, n = 16 offres. TJM AWS / Cloud à Paris
Baromètre TJM et salaires ITContexte
Notre client est un acteur de référence dans son secteur. Il traite chaque année de très gros volumes de données transmises par des partenaires externes, et ces données servent à des calculs de répartition à fort enjeu financier.
Au cœur du dispositif, un moteur de matching développé en interne rapproche des millions de lignes de données entrantes d’un référentiel interne. Il s’appuie sur des identifiants standardisés et sur du rapprochement textuel (libellés, noms, entités associées). Le produit évolue en continu avec deux objectifs : identifier toujours plus de données et réduire la marge d’erreur.
Vous rejoindrez une équipe produit agile composée d’un lead dev, de deux développeurs et d’un data analyst.
Missions
Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de matching développées par l'équipe
Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts pour ajuster les critères de matching
Réaliser des campagnes comparant deux versions du moteur d'identification, avec analyses quantitatives et qualitatives des différences
Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver
Analyser les anomalies et remontées utilisateurs avec les experts métiers, et construire avec le PO les évolutions de règles
Participer à la validation et à la non-régression des développements, en lien avec le PO et les développeurs
Intervenir dès le cadrage (shift-left) : critères d'acceptance des User Stories et stratégie de recette
Enrichir les analyses avec des données internes, externes ou via des algorithmes
Stack / Environnement
Python pour l'analyse et l'automatisation (pandas, numpy, notebooks), bonne maîtrise
Elasticsearch, SQL, bonne maîtrise
AWS (OpenSearch, RDS, SQS, SNS, DynamoDB, ECS), maîtrise partielle
Spark, niveau débutant suffisant
Client REST (Postman), niveau débutant suffisant
Protocole d'analyse (exploration, échantillonnage représentatif, détection de patterns), bonne maîtrise
Agile / Scrum, bonne maîtrise ; SAFe, niveau débutant
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