Business & Data Analyst

Intégration dans une division Corporate & Institutional Banking pour construire des data marts métier et des tableaux de bord de performance commerciale destinés aux gestionnaires de relation client.

• Conception et implémentation d'un système de suivi des paiements clients pour les clients Cash imposables, identifiant les clients en baisse de paiement par rapport aux nouveaux payeurs.
• Extension de l'approche de suivi client aux clients Trade, fournissant aux gestionnaires de relation une vue structurée de l'activité et du comportement client.
• Définition et implémentation de KPI clés Trade : taux global de domiciliation en retard, taux de domiciliation en retard sans règlement, et anticipation de volume 3 mois.
• Proposition d'actions ciblées de récupération client, notamment l'identification de clients aux flux déclinants et l'examen de leurs domiciliations.
• Conception de modèles de segmentation client analytique (PCA, K-means) pour identifier les typologies clients et les comportements de consommation.
• Automatisation de la production de rapports financiers et commerciaux (Excel, VBA, Power BI), réalisant plus de 80% d'économies de temps et une réduction significative des erreurs manuelles.
• Collaboration étroite avec les équipes métier et les propriétaires de données pour cadrer les besoins et proposer des solutions mesurables.

Participation au pilotage de projets selon la méthodologie Agile/Scrum, en support des équipes métier et technique.

• Facilitation de sessions de collecte de besoins et d'affinage de user stories avec les parties prenantes métier et technique.
• Contribution à la gestion du backlog et des sprints, en définissant les critères d'acceptation et les Definition of Done / Ready.
• Conduite d'une analyse fonctionnelle destinée à résoudre des problèmes métier.

Pilotage du volet data d'un projet de détection et de gestion des nids-de-poule, en étroite collaboration avec l'équipe de développement.

• Rédaction des spécifications fonctionnelles et non-fonctionnelles ainsi que la documentation complète des processus.
• Conception et implémentation de pipelines de données (Python, MongoDB, SQL) alimentant un Data Warehouse décisionnel.
• Enrichissement des données via des appels API (LocationIQ) pour la priorisation géographique.
• Développement de tableaux de bord décisionnels (Power BI, Elastic Stack) avec contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC).
• Montée en compétence sur des stacks avancés (ELK, NoSQL, ETL).

Assurance de la formation de profils variés en analyse de données et création de valeur data, couvrant plusieurs technologies et méthodologies.

• Formation aux fondamentaux de l'analyse data (SQL, Excel, Python, NoSQL).
• Animation d'ateliers pratiques en visualisation de données et data storytelling.
• Supervision de projets de modélisation prédictive (régression, arbres de décision, random forest).
• Introduction aux techniques de web scraping (BeautifulSoup, Octoparse).