
Data Analyst Senior (réf.: LU476)
- Hybride
- LEUDELANGE, Esch-sur-Alzette, Luxembourg
Description de l'offre d'emploi
Au sein de l’équipe Opérations, le Data Analyst Senior intervient comme expert de l’analyse et de la gestion des données relatives aux sinistres, contrats et primes. Il collabore étroitement avec les gestionnaires opérationnels pour répondre aux exigences en matière de données et de Business Intelligence.
Le poste implique la conduite d’investigations analytiques complexes et de réconciliations multi-systèmes, en mobilisant des compétences avancées en SQL et en data warehousing. Le titulaire participe activement à la transition vers une nouvelle plateforme de données, reposant sur une architecture innovante et des outils modernes.
Il est également responsable de la conception de tableaux de bord sophistiqués et d’indicateurs clés de performance (KPI) consolidés, facilitant la prise de décisions stratégiques éclairées. La gestion des jeux de données selon les principes du Data Mesh, ainsi que l’alignement interfonctionnel, constitue un axe majeur de son activité.
En collaboration avec les équipes Data Science et Intelligence Artificielle, il contribue à l’industrialisation de cas d’usage prédictifs et assure l’optimisation des pipelines ETL via des outils tels que SAS Enterprise Guide ou dbt. L’analyse statistique approfondie pour identifier tendances et anomalies fait également partie de ses responsabilités.
Enfin, il joue un rôle primordial dans la communication claire des résultats analytiques auprès des parties prenantes et dans l’encadrement des analystes juniors, favorisant ainsi le développement des compétences au sein de l’équipe.
Pré-requis du poste
Compétences requises
Expérience de 3 à 8 ans en analyse de données et Business Intelligence.
Maîtrise avancée du SQL et des principes de data warehouse, notamment schéma en étoile, modélisation dimensionnelle et normalisation.
Pratique confirmée des outils ETL (SAS EG, dbt) et plateformes BI (Power BI, SAS Visual Analytics, Apache Superset).
Connaissance des principes de gouvernance des données et concepts Data Mesh.
Capacité d’interprétation de données complexes et application de méthodes statistiques.
Autonomie, sens des responsabilités et aptitude à la prise d’initiative.
Compétences en conception de KPI, production d’insights business et optimisation opérationnelle.
Capacité à dialoguer efficacement avec les parties prenantes.
Maîtrise du français obligatoire ; l’anglais est un atout.
Une expérience dans le secteur de l’assurance est appréciée.
Engagement pour l’innovation et l’amélioration continue.
ou
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