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Contexte : L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.
Équipe : Data Translation Marchandises et Commercial - Pricing (Taille de l'équipe : 5 à 8 personnes de type existante, mix de compétences DT & DA).
Projet : Projet Pricing 2.0 (Continuité, niveau de criticité élevé).
Missions principales :
Comprendre et traduire les problématiques business en plans d'analyse détaillés et opérationnels.
Réaliser des analyses quantitatives complexes à l'aide de SQL et Python (collecte, nettoyage, analyse et interprétation des données).
Développer et maintenir des tableaux de bord de suivi des performances.
Présenter les résultats et recommandations à des interlocuteurs de haut niveau (Direction, COMEX).
Synthétiser et formaliser les décisions stratégiques et analytiques prises.
Participer activement à l'amélioration continue des processus et des méthodes d'analyse.
Garantir la qualité technique et analytique des analyses.
Livrables : Analyses (présentations, fichiers de travail, etc.) et Dashboards (Looker, Tableau).
Profil recherché
Formation : Bac+5 (école d'ingénieur ou université) orientée informatique ou expérience équivalente.
Expérience : Plus de 7 ans d'expérience en Data Analyse.
Secteur : Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution.
Compétences : Expertise à la fois analytique, business et technique.
Soft skills : Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français, analyser les situations, respecter les délais avec des standards élevés de qualité, collaborer activement et appliquer un esprit d'amélioration continue.
Must Have (Impératifs) :
Développer des analyses expertes de bout en bout (brief initial, analyse, restitution).
Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables.
Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données.
Nice to Have :
Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses.
Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP.
Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data.
Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Looker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier.
Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versioning avec Git.
Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l'efficacité des traitements.
Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement.
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