Mission freelance 332 - Data Translator / Product Owner Data Expérimenté (H/F)
Île-de-France
Nicholson SAS
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Data Translator / Product Owner Data Expérimenté (H/F)
Informations Générales
TJM max : 450 €
Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail
Date de démarrage : 28/09/2026
Date de fin : 30/04/2027
Description de la Mission
Au sein de l'Analytics Factory (pôle Data & Analytics), l'objectif est de concevoir et de développer des services analytiques fiables pour soutenir la transformation et la prise de décision dans l'ensemble des domaines stratégiques.
Vous interviendrez à la jonction entre la Direction E-commerce et les équipes techniques (Data Science, Data Engineering). L'intervention vise à optimiser le réapprovisionnement des entrepôts sur deux volets clés : la prévision de la demande et l'adéquation charge/capacité des entrepôts.
Périmètre des prestations :
Volet Product Owner Data (Cadrage & Pilotage Agile) :
Assurer le cadrage stratégique et fonctionnel du projet de réapprovisionnement.
Piloter la livraison (delivery) et animer la squad au quotidien.
Recueillir, arbitrer et prioriser les besoins métier E-commerce.
Rédiger les User Stories, animer les rituels agiles et accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs.
Volet Data Analyst (Exploration & Performance) :
Explorer, préparer et analyser les données pour alimenter les étapes de cadrage et de modélisation algorithmique.
Définir et suivre les indicateurs de qualité des modèles ainsi que la valeur métier générée.
Profil recherché
Profil Recherché
Formation : Bac+5 (École d'ingénieurs ou Université) orientée informatique / data, ou expérience équivalente.
Expérience : 5 à 9 ans d'expérience en Product Ownership et Data Analyse.
Secteur : Une expérience dans le secteur du Retail / E-commerce ou dans la Supply Chain constitue un avantage significatif.
Environnement de travail
Stack Technique & Compétences
Must-Have (Indispensables)
Compétences analytiques : Solides capacités statistiques et analyse de données.
Culture Algorithmique : Capacité à comprendre les modèles de Machine Learning et de Recherche Opérationnelle.
Data Analyse & SQL : Maîtrise du requêtage complexe (SQL / BigQuery).
Data Visualisation : Pratique des outils de restitution (Looker Studio / Data Studio, Tableau).
Nice-to-Have (Appréciés)
Python : Maîtrise pour l'analyse et la manipulation de données.
Outillage & Versioning : Pratique de GitLab.
Soft Skills & Interactivity
Communication : Excellentes capacités de synthèse écrite et orale.
Pédagogie & Vulgarisation : Aptitude à expliquer des sujets techniques complexes et à convaincre des interlocuteurs variés.
Posture : Autonomie, rigueur et forte proactivité.
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