Le poste Data Analyst BI
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Bonjour Ă tous đ
Je recherche un(e) Data Analyst BI  pour intervenir sur une mission stratĂ©gique. Il aura pour rĂŽle central de consolider, fiabiliser et valoriser les donnĂ©es clients afin de produire des analyses stratĂ©giques et des indicateurs clĂ©s pour lâentreprise.
Il intervient sur des projets Ă fort impact : lancement de produits, consolidation financiĂšre, analyses de risques, pilotage de lâactivitĂ©, et contribue directement Ă la prise de dĂ©cision.
Au cĆur de lâĂ©cosystĂšme data, il collabore Ă©troitement avec les Ă©quipes Data Engineering, Data Science, Architecture, ainsi quâavec les experts mĂ©tiers Finance, Risque, Marketing. Il sera en charge de vulgariser ses analyses, comprendre les enjeux business et proposer des solutions adaptĂ©es.
Livrables attendus :
Challenge, cadrage, chiffrage et priorisation des besoins métiers.
Exploration, analyse et fouille de données
Développement et industrialisation de traitements data.
Suivi opérationnel du RUN et amélioration continue.
Rédaction et mise à jour de la documentation technique et fonctionnelle.
Profil recherché
Expérience & expertise :
5â10 ans dâexpĂ©rience en analyse de donnĂ©es, BI ou data management, idĂ©alement dans des environnements data complexes.
Solide maßtrise des outils BI, du traitement de données et des environnements analytiques (SQL, ETL, data warehouses, outils de visualisation).
ExpĂ©rience confirmĂ©e dans la consolidation de donnĂ©es, la construction de pipelines et lâindustrialisation de traitements.
Un bon niveau SQL, T-SQL, SSIS
Expérience approximative sur une forte volumétrie de donnée
TrÚs bonne communication et bon relationnel au vue de l'intéraction avec les métiers
đ§ CapacitĂ©s analytiques & vision :
Capacité à prendre du recul, structurer des problématiques métier et proposer des solutions data pertinentes.
Aisance dans lâexploration, la fouille de donnĂ©es et lâanalyse statistique.
Capacité à vulgariser des sujets techniques et à communiquer efficacement avec des interlocuteurs non techniques.
đ€ Collaboration & leadership fonctionnel :
Ă lâaise dans un environnement agile et pluridisciplinaire (Architectes, Analysts, Data Scientists).
Habitué à travailler en proximité avec les équipes Finance, Risque, Marketing et à challenger les besoins métiers.
Capacité à porter des sujets, à structurer la documentation et à partager les bonnes pratiques.
âïž Culture technologique & innovation :
IntĂ©rĂȘt marquĂ© pour les nouvelles technologies data, les architectures modernes et les usages Ă©mergents.
Capacité à réaliser des POC pour tester de nouveaux outils ou approches.
Sensibilité aux enjeux de qualité, de fiabilité et de performance des données.
đ Anglais professionnel requis pour collaborer avec des Ă©quipes internationales et documenter les travaux
Environnement de travail
đą Description de lâentreprise â
Vous rejoindrez une Data Factory moderne, au cĆur dâun programme de transformation ambitieux visant Ă renforcer la culture data, la qualitĂ© de lâinformation et la fiabilitĂ© des analyses au service des mĂ©tiers.
Lâenvironnement est structurĂ©, exigeant et orientĂ© industrialisation des usages BI, avec une forte volontĂ© de mettre en place des processus robustes, des pipelines fiables et une gouvernance data solide. Lâobjectif : fournir aux Ă©quipes Finance, Risque, Marketing et Direction des donnĂ©es consolidĂ©es, exploitables et de haute qualitĂ©.
Vous intĂ©grerez une squad agile, composĂ©e de Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et Architectes, dans une dynamique de collaboration Ă©troite, de partage de connaissances et dâamĂ©lioration continue.
đĄ LâĂ©quipe fonctionne avec :
Une forte culture qualité & engineering : bonnes pratiques, documentation, automatisation, rigueur analytique.
Une approche produit centrée sur la valeur métier et la compréhension des enjeux business.
Une vraie place donnĂ©e Ă la prise dâinitiative, au challenge constructif et aux propositions dâamĂ©lioration.
đ Le contexte offre :
Des sujets Ă fort enjeu autour de la consolidation de donnĂ©es, de la fiabilisation des indicateurs et de lâindustrialisation des traitements.
Une dimension technique importante : exploration de données, optimisation de pipelines, amélioration continue du RUN.
Des problĂ©matiques complexes : qualitĂ© de donnĂ©es, data lineage, automatisation, performance des flux, cohĂ©rence interâsystĂšmes.
LâopportunitĂ© dâavoir un impact direct sur la structuration des usages BI, les standards de qualitĂ© et les bonnes pratiques analytiques.
đ€ Vous Ă©voluerez dans un environnement :
Collaboratif et agile, oĂč les Ă©changes avec les mĂ©tiers sont constants.
Stimulant intellectuellement, avec des problématiques variées et transverses.
Axé sur le partage de connaissances, la montée en compétence et la veille technologique.
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