Data Analyst Senior - Assurance - Freelance

Accompagnement des équipes métier et analyse des données

• Recueillir, analyser et traiter les besoins Data et Business Intelligence (BI) des équipes Opérations, couvrant la gestion des sinistres, le cycle de vie des contrats et l'administration des primes.

• Travailler en étroite collaboration avec les gestionnaires métier et les collaborateurs directement impliqués dans les processus opérationnels.

• Conduire des analyses complexes et effectuer des rapprochements de données entre différents systèmes, en s'appuyant sur SQL et les principes du Data Warehouse.

• Transformer les enjeux et problématiques métier en analyses pertinentes et en recommandations directement exploitables.

Transformation et modernisation de l'environnement Data

• Contribuer activement à la transition vers une nouvelle Data Platform, intégrant une architecture fonctionnelle modernisée et de nouveaux outils technologiques.

• Administrer, structurer et faire évoluer les jeux de données propres aux différents domaines métier, dans le respect des principes du Data Mesh.

• Participer à l'amélioration et à l'optimisation des flux et pipelines ETL, notamment à l'aide de SAS EG, dbt ou d'outils équivalents.

• Collaborer avec les équipes Data Science & IA afin de faciliter l'industrialisation des cas d'usage reposant sur des modèles prédictifs.

Business Intelligence, reporting et pilotage de la performance

• Développer des tableaux de bord avancés et des solutions de visualisation de données à l'aide d'outils tels que Power BI, SAS VA et Apache Superset.

• Concevoir et formaliser des indicateurs clés de performance (KPI) fiables, cohérents et harmonisés entre les différents départements.

• Réaliser des analyses statistiques et quantitatives approfondies afin de mettre en évidence les tendances, de détecter les anomalies et d'identifier les opportunités de création de valeur.

• Restituer les résultats des analyses de manière structurée, compréhensible et convaincante auprès des différentes parties prenantes.

Collaboration et partage d'expertise

• Assurer un rôle de référent auprès des analystes juniors en les accompagnant dans leurs travaux et leur montée en compétences.

• Encourager la capitalisation des connaissances, le partage des bonnes pratiques et la diffusion de l'expertise Data au sein des équipes.