Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data analyst à Marseille

🔍 Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Engineer pour renforcer une équipe existante et accompagner la transformation digitale et la gestion des données réglementaires du département Chartering , dans un contexte fortement exposé aux enjeux de conformité FUEL EU . 1) Suivre et agir pour la transformation digitale et la gestion/collecte des données réglementaires du département Chartering (état des lieux et mise en place de process) 2) Collecter les informations nécessaires pour le calcul de la compliance FUEL EU et tenir à jour les bases de données spécifiques pour ces calculs et leurs couts 3) Elaborer et comparer les différentes options pour diminuer l’exposition réglementaire 4) Contrôler et challenger les informations et projections communiquées par les armateurs et les lignes exploitantes 5) Mettre en place des outils et KPI’s permettant des prises de décisions opérationnelles 6) Négocier / coordonner avec les armateurs le timing et la nature des mesures pour compenser ou neutraliser les déficits réglementaires 7) Présenter et partager les résultats avec les lignes, plateau IMO, départements/métiers concernés

Qualité des données & Gouvernance Identifier et évaluer les impacts des données manquantes, incohérentes ou de mauvaise qualité sur les opérations Intermodal, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, des pratiques de gestion de la qualité des données , incluant : des KPI et seuils de qualité, des règles et contrôles de monitoring, des processus de traitement des anomalies et de correction, des rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalades). Prioriser et formaliser les améliorations de la qualité des données sous forme de user stories dans le backlog (nouveaux contrôles, logiques d’enrichissement, workflows de correction). Veiller au respect des politiques et standards de gouvernance des données et contribuer à la clarification des rôles (data owners, data stewards). Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data : nouvelles sources, tables, métriques et vues attendues par le métier. Animer les réunions de validation avec les équipes IT et métier afin de confirmer l’alignement des livrables avec les exigences et leur bonne documentation (définitions, lignage, règles de qualité). Revoir et approuver les structures de données et transformations implémentées sur la base de critères d’acceptation clairement définis. Garantir la cohérence et la réutilisation entre les initiatives data , en évitant la duplication des jeux de données et des indicateurs. Préparation des déploiements & support (nouveau TMS et autres systèmes) Pour le projet de nouveau TMS, piloter la phase de préparation et de nettoyage des données avant chaque déploiement, avec l’appui du Référent Master Data : identifier et planifier les chargements, migrations et nettoyages de données nécessaires, coordonner les travaux avec les Product Owners, experts régionaux et équipes IT, valider la disponibilité, la complétude et l’adéquation des données pour le déploiement. Assurer le suivi des incidents liés aux données lors des phases de bascule et de démarrage, en garantissant une résolution rapide et la capitalisation pour les futurs déploiements. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux de données, règles de qualité) afin de refléter l’ouverture de nouveaux pays, régions ou périmètres, ainsi que les évolutions des TMS et systèmes sources. Qualifications & expérience requises Diplôme de niveau Licence ou Master en Data / Informatique, Ingénierie, Supply Chain, Business ou domaine équivalent, ou expérience professionnelle équivalente. Plusieurs années d’expérience dans un ou plusieurs des rôles suivants : Data Product Owner / Product Manager, Data Analyst / Business Data Analyst, Projets BI / Data Warehouse dans un contexte opérationnel ou logistique. Expérience confirmée sur des plateformes data, datamarts ou data warehouses (recueil des besoins, modélisation, validation, déploiement). La connaissance des processus transport / logistique / intermodal constitue un atout majeur.