Finance Data Analyst (F/H)
À propos de nous Défi RH est un cabinet de recrutement et de conseil spécialisé dans l'emploi des travailleurs handicapés diplômés. Créé en novembre 2006 suite à la mise en application de la loi pour l'égalité des droits et des chances du 11 février 2005, Défi RH est implanté dans l'Ouest de la France (Rennes et Bordeaux). Nous accompagnons nos clients sur toute la France dans leur politique d'intégration de travailleurs handicapés sur différents domaines : recrutement, sensibilisation, formation, communication, évaluation individuelle. Nous collaborons avec des grands groupes et des PME dans divers secteurs d'activité tels que la banque et l'assurance, les nouvelles technologies, les télécommunications, l'industrie (pharmacie, luxe, ...), l'agroalimentaire, la distribution spécialisée et la grande distribution, l'industrie textile, ... Nos clients sont des acteurs reconnus dans leurs domaines d'activité. Défi RH se démarque des cabinets traditionnels par sa spécialisation dans le milieu du handicap. Notre principal objectif est de répondre de façon optimale aux attentes des travailleurs handicapés et de nos clients, avec une logique de Résultats. Partageant les mêmes valeurs humaines, chaque membre de l'équipe Défi RH s'engage à mener à bien ses missions avec déontologie, en tenant compte de l'individu et des attentes de l'entreprise. Nous restons plus que jamais motivés pour faire évoluer les mentalités. Mission Défi RH, cabinet de recrutement dédié à l'emploi des travailleurs handicapés, recherche pour son client spécialisé dans le secteur du luxe, un(e) : Finance Data Analyst (F/H) Rattaché(e)à l'équipe Finance Data & Analytics, vos missions principales sont les suivantes:
- Concevoir des reportings fiables et évolutifs couvrant l'ensemble des processus Finance (P2P, R2R, O2C, A2R, FP&A...),
- Transformer les besoins métiers en modèles de données performants et tableaux de bord pertinents,
- Développer des solutions d'analyse avancée pour améliorer le pilotage de l'activité,
- Mettre en œuvre des analyses prédictives (prévisions, tendances et projections).
- Exploiter des modèles de machine learning pour la détection d'anomalies et la classification des données.
- Déployer des cas d'usage d'intelligence artificielle générative tels que les insights en langage naturel et le reporting assisté.
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