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Data Analyst Métier Confirmé H/F MAIF
- Niort - 79
- CDI
- Bac +5
- Banque • Assurance • Finance
- Exp. 5 ans min.
Les missions du poste
Contexte :
Supra Sinistre est une des trois équipes de Supra (Support au Pilotage des Réseaux), entité de la Direction Relation Sociétaire (DRS) qui pilote la satisfaction sociétaire et la performance opérationnelle des réseaux.
Parmi ses mission, l'entité Support au Pilotage des Réseaux (Supra) :
- Réalise éclairages, analyses, projections, afin d'aider à la décision et au pilotage des réseaux (adaptation de l'organisation, évaluation des moyens et de la performance...)
- Accompagne le réseau sur le pilotage de l'activité (contribution à la création d'indicateurs et tableaux de bord)
- Régule l'activité téléphonique au quotidien afin d'assurer une bonne accessibilité au sociétaire
Supra Sinistre est ainsi un acteur de conseil clef pour la Direction Pilotage de l'Activité Sinistre (DPAS) et, au-delà, la DRS.
Vous avez envie de travailler la data dans une environnement métier concret ? Vous êtes curieux et aimez comprendre le lien entre le réel et les datas ? Vous aimez rendre service et vous sentir utile en visualisant rapidement les effets des décisions prises grâce à vos travaux ? Vous percevez la gestion des sinistres comme l'activité au coeur de l'assurance et de la satisfaction sociétaires ?
Alors, le poste de Data Analyst Métier confirmé au sein de l'équipe Supra Sinistre donnera une nouvelle dimension à votre parcours.
Finalité du poste :
Répondre aux différentes demandes de la Direction Pilotage de l'Activité Sinistre (DPAS) et des filières et équipe de gestion en explorant /exploitant les bases de données sinistres et la connaissance de l'activité sinistre dans le but d'en restituer une synthèse et/ou des préconisations.
Missions :
Dans une posture de service et d'amélioration continue, vous contribuerez à :
- Aider les filières sinistres dans l'identification des indicateurs pertinents à mettre en place dans le cadre d'expérimentations
- Concevoir, produire, contrôler les reportings à destination des Réseaux sinistres
- Suivre les objectifs au regard du réalisé, analyser les écarts, préconiser des améliorations
- Réaliser les analyses et études quantitatives permettant de modéliser le pilotage des flux et de l'activité sinistres : indicateurs clés, repères, leviers, ...
- Ajuster les outils de prévision pour prendre en compte les évolutions métiers
- Alimenter les filières et les instances de pilotage sinistres des analyses et simulations pertinentes.
En marge de ces activités, vous aurez aussi en charge (en collaboration avec une partie de l'équipe) l'hypervision de l'activité téléphonique (déclaration et Pégase).
Le profil recherché
Vous disposez d'une expérience réussie (minimum 5 ans) dans le traitement des données et la modélisation quantitative d'une activité au service du métier : la connaissance de l'activité sinistre et des données associées serait un plus.
Vous maitrisez la manipulation des bases de données ainsi que les outils d'extraction, d'analyse et de présentation (Ex : Excel,Power BI Spotfire, Dbeaver, SAS, ...).
Vous saurez trouver le bon équilibre entre capacité à travailler en équipe d'une part et autonomie et responsabilité d'autre part.
Vous disposez de capacité pour
- mener en autonomie des sujets
- challenger les demandes et être force de proposition.
Votre expérience vous permet de prendre de la hauteur pour restituer le juste nécessaire.
Votre sens du service est reconnu et vous savez adopter une posture de conseil et d'accompagnement.
Infos complémentaires
Les étapes de recrutement
Les étapes de recrutement peuvent varier selon l'offre à laquelle vous postulez.
-
Vous postulez : votre candidature est étudiée par nos recruteurs
-
Vous êtes recontacté : en fonction du poste, vous réalisez différents tests
-
Vous passez votre entretien avec le recruteur et votre futur manager
-
Bienvenue ! Vous intégrez MAIF et participez au Welcome Day
-
MAIF en images
Publiée le 10/04/2026 - Réf : 2026-10141
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Data Analyst Métier Confirmé H/F
Super recruteur
- Niort - 79
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