Business analyst - Prévoyance/Santé
Listed on 2026-01-19
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IT/Tech
Business Systems/ Tech Analyst, Data Analyst -
Business
Business Systems/ Tech Analyst, Data Analyst
Piloter les analyses métiers et contribuer à la transformation des écosystèmes IT dans le domaine de la prévoyance et de l’assurance-maladie. Assurer l’interface structurée entre les équipes métiers et IT, garantir la conformité réglementaire et accompagner la digitalisation des processus clés.
ResponsabilitésConduire les projets liés à la refonte des systèmes d’information (processus métier, intégration, qualité de données).
Recueillir, structurer et challenger les besoins métiers ; traduire ces besoins en spécifications fonctionnelles claires et exploitables.
Superviser la rédaction des cahiers des charges, user stories et documentations techniques.
Coordonner les échanges entre métiers, développement, QA et architecture, en mode agile.
Contribuer aux initiatives de conformité réglementaire (LSA, LBA, autres exigences prudentielles).
Participer à la digitalisation des processus (ex. signature électronique, automatisation de flux).
Produire analyses, rapports, KPI et tableaux de bord pour soutenir la prise de décision.
Solide expérience en Business Analysis dans le secteur assurance (vie, maladie ou prévoyance).
Maîtrise des méthodologies projet (agile, Hermes).
Capacité éprouvée à piloter ou encadrer des équipes transverses.
Aisance avec les outils de data analytics :
Tableau
, Excel avancé, idéalement Power BI.Excellente capacité à vulgariser des sujets complexes et à structurer des livrables de qualité.
Compréhension des contraintes réglementaires du secteur.
Approche orientée solutions, sens du détail, autonomie et rigueur.
2+ ans d’expérience dans l’assurance ou la prévoyance.
Expertise dans l’analyse métier, le controlling ou la data.
Pratique confirmée de la coordination entre métiers et équipes techniques.
Parcours démontré dans la refonte de systèmes, l’optimisation de processus et l’amélioration continue.
Excellentes compétences rédactionnelles et relationnelles.
Expérience en Product Ownership.
Connaissances en machine learning ou analyse de données avancée.
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