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Keyteo - data analyst

Indépendant
CDI
Keyteo
Data Scientist
Publiée le 3 février
Description de l'offre

Au sein de notre client (Banque), et plus précisément de l'équipe Data Management, le Consultant Data Analyst intervient sur les problématiques liées à la qualité, la gouvernance et la valorisation des données de la clientèle entreprises, dans un environnement bancaire structuré et exigeant.








Missions principales



Piloter et coordonner les processus de qualité des données : identification des données critiques, définition des règles de contrôle, seuils de qualité, alertes et procédures d'escalade.

Déployer et maintenir les standards de qualité des données en collaboration avec le CDO, les experts métiers et les utilisateurs finaux.

Concevoir et produire des tableaux de bord de suivi de la qualité des données, destinés au pilotage et au reporting auprès du management.

Analyser les impacts métiers liés à une mauvaise qualité des données (retards opérationnels, pertes de revenus, impacts sur les marges).

Réaliser des évaluations de la qualité des données selon des approches:



Bottom-up (analyse des usages, retours utilisateurs),

Top-down (profilage de données, analyses statistiques).



Identifier les causes racines des anomalies de données et coordonner les actions de remédiation (corrections manuelles, scripts, migrations, normalisation, enrichissement).

Définir et diffuser des règles de validation et de gouvernance des données, incluant la documentation, les glossaires métiers et la formation des utilisateurs.

Assurer le suivi des actions d'amélioration continue et mesurer le ROI des initiatives data quality.

Garantir l'alignement avec les normes et standards de qualité des données du Groupe.






Profil recherché



Diplôme Master (économie, mathématiques, data management ou équivalent).

Minimum 5 ans d'expérience dans le secteur bancaire.

Minimum 5 ans d'expérience en analyse de données, qualité des données, monitoring et dashboarding.



Compétences clés:



Fonctionnelles & Data:



Qualité des données, data governance, data lifecycle

Analyse d'impact métier et amélioration des processus

Data profiling, data remediation, data enrichment



Transverses:



Analyse et gestion de projets complexes

Coordination multi-acteurs (métiers, IT, data)



Comportementales:



Rigueur, esprit d'analyse et de synthèse

Orientation client et collaboration

Capacité d'adaptation, esprit critique et résolution de problèmes



Langues:



Français : courant

Anglais : intermédiaire

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