Data Business Analyst H/F Framatome

La DSI Framatome a en charge de définir et de déployer les solutions IT et Digital du groupe. Elle comprend le Centre de Compétence Data en charge de mettre en oeuvre et d'exploiter la plateforme Data (Azure/Fabric et DataBricks) et d'accompagner les métiers dans la mise en oeuvre de leurs cas d'usage.

Ce centre de compétence Data souhaite se renforcer en recrutant son / sa futur-e Business Analyst, rôle clé à l'interface entre les métiers, les données et la plateforme.
L'enjeu principal de la mission consiste à être le maillon entre les enjeux métiers et les solutions de la plateforme Data, en s'appuyant sur ses compétences analytiques, techniques et relationnelles.
Une connaissance de l'environnement et du modèle de données SAP (FICO/Manufacturing) sera un plus.

Vos missions :

• La collecte et compréhension des besoins métiers :
  Recueillir et analyser les besoins des parties prenantes (qualité, usines, finance, opérations, etc.).
  Décrire les données et processus de cheminement des données (UML).
  Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
  Anticiper et contribuer à la mise en oeuvre des nouvelles sources de données et interfaces.
• L'extraction, préparation et gestion des données
  Identifier les sources de données avec les métiers et les centres de compétences applicatifs (ERP SAP, MES Apriso, CRM, bases de données, etc.).
  Définir les règles de nettoyage, de transformation et de structuration des données pour les rendre exploitables.
  Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
  Suivre les process et règles de gouvernance de la donnée.
• Analyse et interprétation des données
  Réaliser des analyses descriptives, exploratoires et parfois prédictives.
  Identifier des tendances, des corrélations et des leviers d'optimisation.
• Visualisation et restitution des résultats
  Décrire et spécifier les cas d'usage métier : données sources, contrôle de cohérence, transformation, mise en forme, etc. à destination des équipes de développement.
  Décrire les modèles de données et le Data Product final.
  Présenter les résultats de façon pédagogique et adaptée à l'audience (Direction, opérationnels, etc.).
  Raconter une data story pour faciliter la prise de décision.
  Formuler des recommandations opérationnelles basées sur les analyses.
• Accompagnement des équipes
  Partager les spécifications et s'assurer de leur bonne compréhension par les équipes de développement et Data Engineer.
  Contribuer à la rédaction des cahiers de recette et préparation des tests.
  Contribuer aux cadrages des demandes métiers.
• Amélioration continue et performance
  Proposer des axes d'amélioration des processus métiers et DSI.

Environnements techniques:

Applicatifs : ERP SAP S4H, MES Apriso, PLM 3DX, Documentum, Semarchy.
Cloud : Azure, Fabric.

Databricks (notebooks, jobs, clusters, Delta Lake, Unity Catalog)
Langages : Python, SQL, Scala (optionnel)
Big Data : Apache Spark,