Notre client est un acteur international de premier plan du secteur bancaire, engagé dans une transformation profonde de ses services via l'exploitation de la donnée. Pour accompagner le déploiement de solutions analytiques et d'IA innovantes, nous recherchons un(e) Business Analyst Data & IA F/H. Vos tâches : Analyse des besoins métiers, des données et des cas d’usage : Réaliser l’analyse approfondie des besoins métiers liés à la donnée, à l’analytique, au Machine Learning, à l’IA Generative et au reporting. Comprendre les processus et enjeux fonctionnels pour identifier précisément les informations nécessaires. Évaluer et qualifier les sources de données (Legacy vs Cible) afin d’identifier les données de confiance pertinentes. Définir et formaliser avec les Data Engineer et MLOps les besoins fonctionnels (features, KPIs, modèles IA), en veillant à leur faisabilité technique. Data Management by Design : Animer les workshops pour l’identification des concepts, sous-concepts et données métiers. Modéliser les données en formulant des propositions basées sur le modèle de données Métier et les référentiels stratégiques (IIDR, ORUS). Gérer la classification des données selon les matrices Groupe et soumettre la DACC (Data Dictionary Asset Confidentiality Card) complétée au Data Office. Spécification fonctionnelle et data design : Rédiger les spécifications détaillées (Règles de gestion, Dictionnaires, Mappings RAW vers TRUSTED, Schémas conceptuels/logiques). Élaborer la stratégie et le plan de tests (unitaires et fonctionnels). Décrire les flux de données end-to-end (collecte, transformation, stockage, mise à disposition). Contribuer au design des pipelines avec les équipes techniques pour assurer performance et robustesse. Interface et Suivi de mise en œuvre : Assurer le rôle d'intermédiaire entre le Métier, le Data Office et l'IT pour garantir la conformité des solutions. Accompagner les utilisateur·ices dans l’appropriation des données "trusted" et des solutions IA. Valider fonctionnellement les livrables (KPI, Dashboards PowerBI, notebooks Dataiku, features IA) et intégrer les retours métiers. Documentation et gouvernance : Produire et mettre à jour la documentation fonctionnelle (Confluence). Contribuer activement aux démarches de gouvernance (qualité, conformité RGPD, traçabilité, sécurité). Environnement technique Outils : PowerBI (dashboards, dataset modeling), Python, Dataiku (préparation, pipelines, notebooks), SQL. Infrastructure : IBM Cloud (Postgres, COS), Data Hub, environnements Data Platform modernes. DevOps : CI/CD (Gitlab). Méthodologie : Agile (Squads).