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Data Analyst confirmé

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Missions principales

Axe 1 — Collecte et structuration des données

  • Structurer les données issues des différents ERP et organiser les extractions.

  • Préparer et piloter les dossiers de collecte pour chaque sujet métier.

  • Contribuer à l’alimentation du datalake AWS.

  • Définir et formaliser les besoins en données en fonction des usages attendus.

  • Garantir la cohérence et la bonne structuration des données collectées.

Axe 2 — Intégration et qualité des données

  • Collaborer avec l’équipe data groupe pour valider les collectes.

  • Recetter l’intégration des données et vérifier leur conformité aux besoins.

  • Identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité.

  • Mettre en place des contrôles permettant de fiabiliser les données.

Axe 3 — Décisionnel et accompagnement métier

  • Accompagner les équipes métier dans l’exploitation de leurs données.

  • Faciliter la prise en main de Dataiku.

  • Formaliser les besoins de reporting et concevoir les tableaux de bord adaptés.

  • Transformer les besoins métier en indicateurs et outils d’aide à la décision.

Axe 4 — Développement d’outils complémentaires et IA

  • Développer des formulaires internes avec Google Apps Script pour répondre aux besoins non couverts par les ERP.

  • Accompagner les métiers dans l’utilisation de l’IA pour leurs développements.

  • Identifier les cas d’usage permettant d’améliorer les pratiques et les outils existants.

Profil recherché

Expérience et niveau attendu
  • 5 ans d’expérience minimum en Data Analytics, Data Engineering orienté données ou structuration de données.

  • Profil confirmé, idéalement senior, capable de prendre en charge un périmètre data avec autonomie.

  • Expérience dans la structuration de données issues de plusieurs systèmes sources.

  • Capacité à échanger avec des interlocuteurs techniques et métiers.

  • Autonomie, rigueur, esprit d’analyse et sens de la qualité.

Compétences techniques indispensables
  • Structuration de données : maîtrise des principes de collecte, d’organisation, de transformation et de fiabilisation des données.

  • Python : manipulation et traitement de données.

  • ERP et extraction : compréhension des données sources et capacité à organiser leur collecte.

  • AWS / Datalake : compréhension des architectures data cloud et expérience de l’alimentation ou de l’intégration de données.

  • Qualité et recette : contrôles, validation des données et vérification de la conformité des intégrations.

Compétences complémentaires recherchées
  • Pratique de Dataiku et accompagnement des utilisateurs métier.

  • Création de tableaux de bord et formalisation d’indicateurs décisionnels.

  • Développement de formulaires avec Google Apps Script.

  • Sensibilité aux usages de l’IA et capacité à accompagner des équipes métier dans leur adoption.

Skills

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