Présentation de la société : SOPRA STERIA

Sopra Steria, acteur majeur de la Tech en Europe, avec 51 000 collaborateurs dans près de 30 pays, est reconnu pour ses activités de conseil, de services et solutions numériques. Il aide ses clients à mener leur transformation digitale et à obtenir des bénéfices concrets et durables. Le Groupe apporte une réponse globale aux enjeux de compétitivité des grandes entreprises et organisations, en combinant une connaissance approfondie des secteurs d’activité et des technologies à une approche collaborative. Sopra Steria place l’humain au cœur de son action et s’engage auprès de ses clients à tirer le meilleur parti du numérique pour construire un avenir positif. En 2024, le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 5, 8 milliards d’euros.

The world is how we shape it

Missions

Votre futur environnement de travail :

Sopra Steria accompagne la transformation Data de ses clients du secteur financier de bout en bout:

Votre rôle et vos missions:

Vous participez à toutes les phases du développement des projets :

L’interaction avec le métier pour collecter leurs besoins d’analyse

La collecte des données pertinentes pour la réalisation des analyses

La vérification de la qualité des données et mise en œuvre d’actions de remédiation si nécessaire

La transformation et analyses multidimensionnelle des données

La construction de tableaux de bord permettant de visualiser les données

L’identification d’insights et interprétation avec le métier

Profil recherché

Votre profil :

Diplômé(e) d'une Ecole d'Ingénieurs ou équivalent Universitaire en Informatique, vous avez déjà participé à un projet DATA et vous avez une première expérience avérée en data analyse et/ou engineering.

Vos compétences :

 Connaissance large en modélisation et en consultation des bases de données (relationnel, NoSQL, orientées colonnes/ documents/graphes, multi dimensionnelle)

 Connaissance des outils d'alimentation des données (ETL, ELT)

 Connaissance des outils de visualisation des données (tabulaire/graphique, statique/dynamique)

 Connaissance des langages SQL, Python ou R

 Connaissance des principes d'optimisation des performances (dénormalisation, hiérarchisation, indexation) en fonction des usages