Recrutement collectivite

Data Analyst Finance H/F - collectivite

  • Paris - 75
  • Indépendant
  • collectivite
Publié le 11 juin 2026
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Les missions du poste


Information importante

Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

9 juin 2026

Le besoin

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Analytics dédiée aux sujets Finance, nous recherchons un Data Analysts pour intervenir sur des projets data à forte valeur ajoutée.

Les consultants rejoindront une équipe spécialisée dans l'exploitation, la modélisation et la restitution de données financières. Ils contribueront à la construction de solutions analytiques fiables, robustes et exploitables par les équipes métiers.

Les principales missions incluront :

- Analyse des besoins métiers Finance et traduction en solutions data concrètes
- Requêtage, extraction et transformation de données via SQL et BigQuery
- Participation à la modélisation de données avec dbt
- Développement, maintenance et optimisation de tableaux de bord sous Power BI
- Gestion du versioning et collaboration via GitLab
- Contribution à la qualité, la documentation et la fiabilité des modèles de données
- Interaction régulière avec les équipes métiers et techniques, dans un contexte international

Profil recherché

Nous recherchons un profil Data Analyst confirmé, capables d'évoluer dans un environnement Finance et data exigeant.

Compétences attendues :

- Très bonne maîtrise de SQL
- Expérience significative sur BigQuery
- Connaissance de GitLab pour le versioning et la collaboration
- Expérience avec dbt et les principes de modélisation de données
- Maîtrise de Power BI pour la création et l'optimisation de reportings
- Anglais professionnel indispensable
- Connaissances en Finance appréciées
- Expérience ou compréhension de l'environnement SAP fortement souhaitée

Qualités attendues :

- Autonomie et capacité à monter rapidement en contexte
- Rigueur dans la manipulation et la modélisation des données
- Bon relationnel avec les équipes métiers et techniques
- Capacité à travailler dans un environnement hybride et international

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