DATA STEWARD - CDD - H/F job opportunity at Novartis.

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DateMore Than 30 Days Ago bot
Novartis DATA STEWARD - CDD - H/F
Experience: General
Pattern: full-time
Country:
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Salary:
Status:

Job

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degreeOND
loacation Paris Headquarter (PHARMA), France
loacation Paris Headquar..........France

Job Description Summary Le poste : Nous recherchons un Data Steward dont le rôle vise notamment à sécuriser les opérations data (garantir la mise à disposition de la data, la qualité de la data, la transformation de la data, le traitement efficient des incidents ou des demandes data). CDD de 12 mois   Job Description Responsabilités : Mettre en place des scripts SQL/PL SQL permettant d’exploiter la data CRM (Transformation, chargement,..) Lancer selon la fréquence définis les procédures de chargement ou de transformation de la data Monitorer l’intégration des flux CRM (Veeva) et Reporting (Snowflake) Gérer les process de sectorisation du CRM, chargement de données CRM, transformation de la data CRM Gérer les chargements de data dans les différents environnements analytiques, Transparence, CRM Faire la maintenance de la data dans les environnements CRM/Reporting & autres Garantir le bon fonctionnement des solutions data, en assurant les activités de support Traiter les tickets en lien avec les incidents ou les demandes data, et communiquer leur résolution Traiter les incidents en lien avec la data quality en s’appuyant sur des outils de monitoring de la data quality Participer aux travaux de migration de la data et aux tests de validation lors de l’implémentation de projets data Monitorer les traitements ETL pour alimenter les bases de données (extraction, transformation, calculs,..) Prérequis indispensables : Bac +3 à Bac +5 Data, IT, Mathématiques, Statistiques 2 à 5 ans d’expérience sur les opérations data Très bon niveau en SQL/PLSQL/Python et autres outils de chargement ou de transformation en masse de la data Bonne connaissance du modèle de données Veeva ou Salesforces Connaissance Power BI Très bonne aisance en anglais Exigences souhaitables : Connaissance du secteur pharma est un plus Connaissance de l’environnement Snowflake Pourquoi Novartis : Notre objectif est de réimaginer la médecine pour améliorer et prolonger la vie des gens et notre vision est de devenir l'entreprise de médicaments la plus appréciée et la plus fiable au monde. Comment pouvons-nous y parvenir ? Avec nos collaborateurs. Ce sont nos collaborateurs qui nous poussent chaque jour à réaliser nos ambitions. Participez à cette mission et rejoignez-nous ! Pour en savoir plus, cliquez ici : https://www.novartis.com/fr-fr/emploi/culture-dentreprise Vos avantages en rejoignant Novartis : • Fourchette de rémunération attractive : 49 280€ - 73 920€ • Une prime annuelle • Un focus sur votre développement de carrière • Une démarche Qualité de Vie au Travail vous permettant de proposer des améliorations pour votre quotidien • Une attention particulière portée à votre équilibre vie pro / personnelle avec des dispositifs comme le télétravail, le temps réduit annualisé ou le congé parentalité • Une couverture sociale avancée pour vous et vos proches Engagement envers la diversité et l'inclusion / EEO  : Novartis s'engage à créer un environnement de travail exceptionnel et inclusif et des équipes diversifiées représentatives des patients et des communautés que nous servons.     Rejoignez notre réseau Novartis : si ce poste ne correspond pas à votre expérience ou à vos objectifs de carrière mais que vous souhaitez en savoir davantage sur Novartis et nos opportunités de carrière, rejoignez le réseau Novartis ici: https://talentnetwork.novartis.com/network     Skills Desired Artifical Intelligence (AI), Biostatistics, Curious Mindset, Data Governance, Data Literacy, Data Quality, Data Science, Data Visualization, Graph Algorithms, Learning Agility, Logistic Regression Model, Machine Learning (ML), Machine Learning Algorithms, NLP (NeuroLinguistic Programming) and GenAI, Pandas (Python), Python (Programming Language), R (Programming Language), Sql (Structured Query Language), Statistical Analysis, Time Series Analysis

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