Offre d'emploi Data Analyst Expérimenté – 450 EUROS max
Île-de-France
BEEZEN
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Contexte :
nous recherchons un Data Analyst expérimenté pour rejoindre une Analytics Factory qui conçoit et développe les services analytiques à destination des équipes métier. Vous intégrez une équipe produit d'une dizaine de personnes (PO Data, Data Scientists, Data Engineers, Tech Lead) et intervenez sur une suite d'outils décisionnels stratégiques utilisés au quotidien par les équipes offre.
Vos missions :
Faire évoluer et maintenir en conditions opérationnelles les outils décisionnels de la suite (modèles de prévision, optimisation, KPI décisionnels)
Prendre en charge les nouvelles demandes de bout en bout : refinement avec la PO Data, développement SQL / dbt / Python, tests, recette et déploiement
Analyser et corriger les bugs sur les briques analytiques existantes
Répondre aux besoins d'analyses métier : extractions ponctuelles et analyses restituées de façon structurée et pédagogique
Améliorer l'existant sur le fond : performances, automatisation Airflow, alertings
Produire une documentation fiable et à jour des pipelines et modèles de données, en vous appuyant sur les outils LLM
Réaliser des audits et proposer des axes d'amélioration (robustesse, performance, monitoring)
Profil recherché
Maîtrise avancée de SQL et BigQuery : requêtes complexes, optimisation, gros volumes
Python appliqué à la Data : automatisation de pipelines, préparation et nettoyage de données (Pandas, NumPy)
Modélisation et transformation de données avec dbt ou équivalent
Méthodes Agiles (Scrum) et gestion de tickets sous Jira
Usage des LLM pour le dev et la documentation
Dataviz : Tableau ou Looker
Stack GCP et orchestration : Airflow, Docker / Kubernetes
IaC et CI/CD : Terraform, Git
Profil
Bac+5 (Master, école d'ingénieur ou informatique) avec spécialisation Data / Analytics / BI, ou expérience équivalente
3 à 7 ans d'expérience en Data Analyse
Profil "touche-à-tout" : curiosité technique, aisance à lire et comprendre une architecture existante pour intervenir sur l'ensemble des briques
Autonomie, esprit d'initiative, pédagogie et rigueur sur la qualité des données
Environnement de travail
Maîtrise avancée de SQL et BigQuery : requêtes complexes, optimisation, gros volumes
Python appliqué à la Data : automatisation de pipelines, préparation et nettoyage de données (Pandas, NumPy)
Modélisation et transformation de données avec dbt ou équivalent
Méthodes Agiles (Scrum) et gestion de tickets sous Jira
Usage des LLM pour le dev et la documentation
Dataviz : Tableau ou Looker
Stack GCP et orchestration : Airflow, Docker / Kubernetes
IaC et CI/CD : Terraform, Git
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