{"id":2021856,"url":"https://alion.io/job/quanteam-data-analyst-market-risk-data-quality","title":"Data Analyst – Market Risk & Data Quality","company":{"id":3808207,"name":"Quanteam","domain":"quanteam.fr","url":"https://alion.io/company/quanteam","size_band":"201-500","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":null,"truth_index":null},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":null,"employment_type":"freelance","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":45000,"max_usd":70000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":179},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon 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notamment amené(e) à :\nAnalyser les logs quotidiens d’intégration et identifier les éventuelles anomalies ;\n\nAssurer le suivi des workflows liés à l’enrichissement des données ;\n\nEffectuer la saisie et la modification d’attributs dans les bases référentielles ;\n\nProduire et maintenir les reportings de suivi de la production ;\n\nAccompagner les évolutions des référentiels : mises à jour massives, création de nouveaux attributs, évolutions du modèle de données, etc. ;\n\nParticiper aux phases de tests et de validation lors des évolutions applicatives ;\n\nContribuer à l’amélioration et à l’automatisation des processus existants via des scripts Python.\n\nData QualityVous participerez également à la mise en place et à l'amélioration de la supervision de la qualité des données :\nAnalyser les problématiques de Data Quality rencontrées en production ;\n\nIdentifier les anomalies liées aux données et aux référentiels ;\n\nParticiper aux réunions de suivi et à la résolution des incidents ;\n\nMettre en place et améliorer des contrôles de cohérence, d’exhaustivité et de détection de données manquantes ou anormales ;\n\nDévelopper en Python des indicateurs de qualité (KQI) ;\n\nCollaborer avec les équipes IT afin d’industrialiser les contrôles développés ;\n\nParticiper à l’amélioration continue des dispositifs de Data Quality.\n\nProjets et évolutionsDans le cadre des différents projets, vous pourrez être amené(e) à :\nParticiper à la définition et à l’évolution des modèles de données et des référentiels ;\n\nContribuer aux phases de recette et de tests ;\n\nAnalyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions adaptées ;\n\nAccompagner les équipes projet sur les problématiques liées aux données ;\n\nIdentifier et remonter les anomalies, besoins d’évolution et axes d’amélioration.\n\nReporting réglementaireVous interviendrez ponctuellement sur des exercices de reporting réglementaire et de stress tests :\nAnalyser et comprendre les templates et exigences 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