Data AI Business Analyst
Dans le cadre du projet client visant la refonte de l’application dédiée à la valorisation avancée d’assets, nous recherchons un(e) Data Business Analyst spécialisé(e) IA et Industrialisation Data Science.
Ce rôle est stratégique : il doit démontrer la capacité à conduire un projet data science de l’exploration à l’industrialisation, en lien avec les enjeux métiers, techniques et de gouvernance.
🎯 Responsabilités
Analyse métier, données et cas d’usage IA
- Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés aux données, à l’analytique, au reporting et à l’IA.
- Comprendre les processus fonctionnels pour identifier les informations nécessaires à chaque cas d’usage.
- Évaluer et qualifier les sources de données disponibles (notamment SIELE) pour identifier les jeux de données trusted pertinents.
- Vérifier la qualité, cohérence, disponibilité et couverture fonctionnelle des données.
- Collaborer étroitement avec le Data Office pour :
Valider les data sets existants,
Identifier les manques,
Contribuer à la modélisation des données non encore prises en charge par DCP,
Garantir l’alignement avec les standards de gouvernance, qualité, sécurité et traçabilité.
- Définir avec les Data Engineers et MLOps les besoins fonctionnels en matière de données, features, KPIs, modèles IA et reporting.
Spécifications fonctionnelles & Data Design
- Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées incluant :
User stories data,
Règles de gestion, dictionnaires de données,
Mappings source → cible,
Schémas conceptuels et logiques orientés Data & IA.
- Décrire les flux de données de bout en bout : collecte, transformation, stockage, exposition et consommation.
- Contribuer au design de pipelines data robustes, performants et industrialisables en coordination avec les équipes techniques.
Interface entre métiers, Data Office & équipes techniques
- Garantir une compréhension commune et l’alignement entre les besoins métier et les solutions techniques.
- Assurer la disponibilité, fiabilité et pertinence des data sets nécessaires.
- Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation des données trusted, des dashboards, modèles IA ou outils analytiques.
Suivi de mise en œuvre et validation
- Contribuer au suivi des développements (étapes clés, backlog, priorisation).
- Valider fonctionnellement les livrables data et IA :
Qualité et complétude des données,
KPIs, dashboards PowerBI, notebooks Dataiku, features IA, etc.
- Intégrer les retours utilisateurs et ajuster modèles, indicateurs ou data sets selon les besoins.
Documentation & Gouvernance
- Produire une documentation claire, structurée et à jour sur les aspects fonctionnels et data.
- Contribuer activement aux démarches de gouvernance pilotées par le Data Office : qualité, conformité, sécurité, traçabilité.
🧩 Compétences requises
Data & IA
- Maîtrise des concepts liés à la donnée : gouvernance, qualité, modèles, règles de gestion, référentiels.
- Connaissance des cas d’usage IA et analytiques : KPIs, modèles prédictifs, features engineering, reporting avancé.
- Capacité d’exploration et qualification de données (qualité, volume, format, transformation, limites, biais).
Environnements & outils appréciés
- Connaissance du fonctionnement d’une DSI (production, DevOps, industrialisation).
- CI/CD via GitLab.
- Environnements IBM Cloud (Postgres, COS Data Lake).
- Dataiku (pipelines, préparation, automation, notebooks).
- PowerBI (datasets, datamodeling, dashboards).
- Expérience sur Data Platforms modernes.
Soft skills
- Excellente capacité à traduire des besoins métiers complexes en exigences opérationnelles data.
- Communication fluide avec des profils variés (métier, Data Office, Ingénierie, Data Science).
- Rigueur documentaire et capacité de vulgarisation.
- Expérience de contexte Agile : user stories, priorisation, sprint reviews, etc.
Langues
- Maîtrise de l’anglais écrit et oral pour échanges avec équipes internationales.