Data Analyst

Ref Nr. 5235

ProActys offre une grande variété de services fonctionnels destinés à offrir à ses clients des conseils fiables et de grande valeur, avec un accent particulier sur les programmes de transformation des entreprises dans le secteur des services financiers.
Si vous êtes à la recherche d’une carrière qui vous permettra de vous démarquer et de réaliser votre potentiel, rejoignez notre équipe. Que vous souhaitiez un emploi qui pourrait vous amener au sommet ou vous faire prendre une nouvelle direction passionnante, ProActys vous offre des opportunités et un soutien qui vous permettront d’aller plus loin.

Votre mission

  • Conseiller et servir nos clients afin de maximiser la création de valeur à partir de leurs données
  • Travailler avec nos clients, spécifier et répondre à leurs besoins en termes de visualisation des données, de reporting, d’analyse ou de prévision
  • Etre un partenaire pro-actif, être force de recommandation et garantir la sécurisation et la valorisation de l’actif « données »
  • Aider nos clients à spécifier leurs besoins de valorisation des données (pilotage, analyse, prévision) et s’assurer que ces besoins spécifiés sont servis au mieux
  • Contribuer à l’animation d’une relation de confiance avec nos clients
  • Contribuer à la stratégie de gestion des données pour maximiser la création de valeur

Votre profil

  • Université ou HES en économie, finance, data science ou formation jugée équivalente
  • Connaissances de base en statistiques (y compris analyse de données économétriques et/ougestion de bases de données)
  • Connaissances et intérêt pour les outils d’exploitation de données et de programmation (Tableau, SQL, VBA, Python, R’)
  • Langue maternelle française avec de très bonnes connaissances de l’anglais (B2)
  • Esprit analytique, rigoureux, structuré et méthodique
  • Travail en équipe
  • Planification, respect des délais, gestion des priorités
  • Gestion de projet et méthodologie Agile
  • Orientation client, proactivité, focalisation sur la délivrance du résultat
  • Communication, pédagogie de la valorisation des données
  • Expérience professionnelle en analyse quantitative
  • Expérience métier assurances et/ou banques</li

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