Analyste d'exploitation (H/F)

💼 Offre d'emploi

Type de contrat

CDD - 9 Mois

Durée de travail

35H/semaine Travail en journée (35H/semaine Travail en journée)

Expérience

1 An(s)

Salaire

Mensuel de 2917.0 Euros sur 12.0 mois

Permis demandé

B - Véhicule léger

📍 Entreprise

Formations nécessaires

• Bac+3, Bac+4 ou équivalents Exigé
  Informatique - Systèmes d'information et numérique

Description de l'offre

Nous recherchons des Analystes d'exploitation (H/F) en environnement décisionnel, disposant des compétences suivantes :

Maîtrise des outils d'ordonnancement et d'automatisation : Expertise sur Control-M et Universe, avec une expérience des solutions modernes d'orchestration et d'automatisation comme Apache Airflow et Autosys.

Compétences techniques avancées : Solides connaissances en systèmes, réseaux et bases de données, ainsi qu'une expérience confirmée avec les principaux ETL du marché (Informatica, Datastage, SAS, MS BI). Une maîtrise des pipelines de données modernes via Azure Data Factory, Talend ou Google Dataflow est un plus.

Bases de données et analytique : Expertise en SQL, T-SQL, PLSQL et Shell scripting pour l'interrogation et l'automatisation des bases de données. Connaissance des environnements Oracle, SQL Server, PostgreSQL, et des plateformes analytiques modernes telles que BigQuery et Snowflake.

Administration système et cloud : Bonne maîtrise des environnements Windows et Linux (RedHat, Debian), avec une capacité à gérer et optimiser des infrastructures on-premise et cloud (AWS, Azure, GCP). Expérience avec des outils de conteneurisation comme Docker et Kubernetes.

Outils de collaboration et gestion de versions : Expérience avec Git, GitLab, Jenkins, et d'autres outils DevOps pour l'intégration et le déploiement continus. Maîtrise des plateformes de gestion de la qualité comme Mantis, Quality Center et des solutions de monitoring avancées (Prometheus, Grafana, ELK Stack).

Exploration de données et intelligence artificielle : Familiarité avec les outils d'analyse avancée et d'IA, tels que Python (Pandas, Scikit-learn), Spark ML, TensorFlow, pour l'automatisation et l'optimisation des processus.

Sécurité et conformité : Bonne compréhension des bonnes pratiques en cybersécurité, des exigences réglementaires et des standards de conformité en vigueur dans les secteurs banque, assurance et finance (ISO 27001, RGPD, PCI-DSS).

Gestion de projet et méthodologies Agile : Expérience avec Scrum, Kanban, et outils de gestion comme Jira et Confluence, pour une organisation efficace et une livraison itérative des projets.

Compétences en communication et résolution de problèmes : Capacité à analyser et résoudre des incidents complexes, tout en communiquant efficacement avec des équipes techniques et fonctionnelles.

Expérience sectorielle : Une expérience dans le secteur banque, assurance, finance ou industrie est un atout significatif pour comprendre les enjeux métiers et optimiser les processus.