Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 14 offres pour ce poste (tous niveaux, Île-de-France), le marché se situe autour de 550€/j (450€/j–575€/j).
Taux journalier (TJM): 550
Notre client bancaire recherche un/une Data scientist Finance / pilotage de la performance (H/F) dans le cadre d'une mission freelance ou en portage salarial visant à accompagner la transformation de processus Finance et améliorer la qualité ainsi que l'exploitation des données.
L'objet de la mission est d'accompagner notre Client dans la transformation de ses processus Finance, Comptabilité et Contrôle de gestion.
Le consultant interviendra ainsi en étroite coordination avec les équipes de la direction financière et la Direction Data afin de produire des solutions robustes, documentées et orientées usage, contribuant à la fiabilité des données, à l'efficacité opérationnelle et à l'amélioration du pilotage décisionnel.
Concevoir, fiabiliser et industrialiser les traitements de données, les indicateurs et les restitutions nécessaires à l'automatisation de la clôture mensuelle,
Analyser les écarts,
Participer aux travaux de rapprochement entre comptabilité et gestion,
Participer au suivi et à l'analyse des comptes de passage
Contribuer à la mise à disposition de datamarts Finance directement exploitables par les métiers.
Livrables :
Automatiser et sécuriser le processus de clôture mensuelle
Mettre en place des indicateurs précalculés au service du pilotage
Concevoir des datamarts Finance directement exploitables pour l'analyse
Renforcer la capacité d'analyse et d'explication des écarts entre réalisé, budget et N-1
Concevoir un outil de pilotage via Qlik Sense
Data Scientist confirmé à senior spécialisé dans les domaines suivants :
Finance et comptabilité : maîtrise des processus de gestion (budget, Forecast, clôture)
Contrôle de gestion : capacité à produire des analyses explicatives et prédictives
Pilotage de la performance : à même de comprendre les indicateurs financiers et les mécanismes de performance
Maîtrise des outils :
Python / Py Spark : niveau avancé
SQL : niveau avancé
Dataiku = bonne maîtrise
Rstudio / RShiny = bonne maîtrise
Contrôle de gestion : capacité à produire des analyses explicatives et prédictives
Pilotage de la performance : à même de comprendre les indicateurs financiers et les mécanismes de performance
Maîtrise des outils :
Python / Py Spark : niveau avancé
SQL : niveau avancé
Dataiku = bonne maîtrise
Rstudio / RShiny = bonne maîtrise
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