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En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Strategy" pour un client dans le secteur du retail Description🏢 Le Contexte : L'Excellence Decisionnelle au Service de la Data Factory Au sein de la filiale informatique d'un grand groupe de distribution, la Direction Digital & Data pilote la modernisation du Système d'Information à travers son Data Lab. Pour accélérer la livraison de produits analytiques à forte valeur ajoutée, l'organisation évolue vers une structure Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la Data Factory au sein de la squad dédiée au domaine Équipement de la Maison. L'équipe conçoit, développe et déploie des produits décisionnels, analytiques et Data Science sur une plateforme Data moderne basée sur l'écosystème Cloud Azure et Databricks. Nous recherchons un(e) Développeur MicroStrategy / Data Analyst Senior pour prendre en charge la conception des couches sémantiques, le développement de tableaux de bord complexes et l'accompagnement des directions métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs clés. 🎯 Vos Missions : Conception BI, Data Analysis & RestitutionRattaché(e) à la squad Agile, vos activités couvrent l'intégralité de la chaîne de valeur décisionnelle : 1. Analyse de Données & Cadrage Métier : Participer au recueil et à la traduction des besoins fonctionnels en spécifications analytiques. Réaliser des analyses de données poussées (requêtage SQL, contrôles de cohérence) pour accompagner les métiers dans l'interprétation de leurs KPIs. Mener les études d'impact sur le modèle de données avant chaque évolution. 2. Développement & Modélisation MicroStrategy (Majeure) : Concevoir, modéliser et maintenir la couche sémantique sous MicroStrategy (attributs, faits, métriques, hiérarchies). Développer des rapports, dossiers décisionnels et tableaux de bord (Dashboards / Dossiers) ergonomiques et interactifs sous MicroStrategy. Réaliser les tests unitaires et garantir la fiabilité des données restituées. 3. Performance & Maintenance : Analyser et optimiser les temps de réponse et les performances des requêtes/restitutions (optimisation SQL, caches, datamarts). Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications décisionnelles existantes.

Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.

Dans le cadre d'un projet Data d'envergure au sein d'un environnement international, nous recherchons un Senior BI Engineer spécialisé Power BI pour intervenir sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation des solutions de reporting et de visualisation de données. Le consultant sera principalement responsable de la couche BI et de la modélisation Power BI. Les flux d'ingestion, les pipelines de données ainsi que la partie back-end sur GCP / BigQuery seront pris en charge par un Data Engineer dédié. Les principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des modèles de données robustes et performants, notamment en schémas en étoile ou en flocon. Développer, publier et maintenir des rapports et dashboards Power BI adaptés aux besoins des utilisateurs métier. Travailler sur des environnements comprenant des volumes de données importants en DirectQuery. Optimiser les modèles afin d'améliorer les temps de chargement, les performances des requêtes et la vitesse de rendu des rapports. Développer des mesures et calculs avancés en DAX, et réaliser le tuning des requêtes lorsque nécessaire. Concevoir des visualisations claires, lisibles et orientées vers les usages métier. Mettre en œuvre et maintenir la Row-Level Security (RLS) et les mécanismes de contrôle d'accès. Administrer et industrialiser les usages dans Power BI Service : workspaces, datasets, rapports, apps, publication et gestion des permissions. Fiabiliser les datasets et participer aux bonnes pratiques de gouvernance BI. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts et équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions de restitution performantes.

Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux sujets RSE au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les équipes métiers afin d'accompagner des projets liés aux enjeux environnementaux, notamment le suivi des consommations énergétiques et des solutions SaaS. Missions : Recueillir et analyser les besoins des métiers. Rédiger les spécifications fonctionnelles. Collaborer avec les Data Analysts et les équipes techniques. Participer aux phases de tests, de recette et de validation. Assurer le suivi des mises en production (MEP). Piloter les demandes fonctionnelles en autonomie. Être l'interlocuteur privilégié des équipes métiers sur les sujets fonctionnels.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets autour de la Data, des systèmes d'information, de la transformation des processus et du développement applicatif, en combinant expertise métier, compréhension des environnements IT et qualité du delivery. Votre rôle Dans le cadre du déploiement européen d'une plateforme de gestion et de commercialisation de véhicules d'occasion, nous recherchons deux Business Experts / Data Quality pour intervenir sur la fiabilisation et l'harmonisation d'un référentiel Customer Master Data. Le périmètre couvre 8 pays européens et plusieurs marques et entités juridiques disposant aujourd'hui de leurs propres référentiels et processus de création client. L'objectif de la mission est double : Fiabiliser et nettoyer les données clients existantes, notamment sur une population d'environ 12 000 clients actifs. Harmoniser et pérenniser les processus de création et de maintenance des clients entre les différents pays, marques et systèmes. Les deux consultants travailleront simultanément sur des périmètres distincts afin d'accélérer les travaux, tout en partageant leurs règles de gestion et leurs analyses pour garantir la cohérence globale du référentiel. Vos missions principales Data Quality & Analyse Extraire, consolider et analyser les données issues des différents référentiels. Construire et maintenir les fichiers de consolidation. Identifier les doublons, incohérences, données manquantes et anomalies. Analyser les quelque 12 000 clients actifs afin d'identifier les informations ou rattachements manquants. Vérifier la cohérence des clients entre les différentes marques, entités juridiques et systèmes. Définir et suivre des indicateurs de qualité et de taux de couverture des données. Proposer puis suivre les actions correctives. Customer Master Data Vérifier et corriger les attributs clients. Identifier les clients ou entités absents de certains référentiels. Définir les règles de regroupement et de rapprochement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. Piloter les demandes de création et de modification jusqu'à leur mise en production. Contrôler la qualité des données nouvellement créées. Process & Harmonisation Les processus de création et de modification sont aujourd'hui différents selon les pays et les marques, avec des délais pouvant aller de quelques jours à plusieurs semaines. Vous aurez donc également pour mission de : Cartographier les processus existants. Identifier les principaux points de blocage. Comparer les pratiques entre pays et entités. Définir des règles et processus communs lorsque cela est possible. Proposer des solutions permettant de réduire les délais de traitement. Formaliser et documenter les nouveaux processus. Contribuer à leur pérennisation auprès des équipes locales. Reporting & Pilotage Data Structurer un reporting permettant de suivre la qualité du référentiel. Définir des indicateurs de suivi et de couverture. Identifier les anomalies nécessitant une action. Contribuer à la mise en place de mécanismes d'alerte. Produire des reportings Data Quality permettant de piloter les actions de remédiation. Coordination internationale Travailler avec les équipes métiers et IT de plusieurs pays européens. Identifier et solliciter les bons interlocuteurs pour résoudre les anomalies. Animer ou participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les règles de gestion. Partager les analyses et décisions avec le second consultant afin de garantir une approche homogène entre les différents périmètres. Environnement La mission ne nécessite pas d'être développeur ou expert technique. La priorité est donnée à la compréhension de la donnée, à Excel, à l'analyse et à la capacité à comprendre rapidement de nouveaux systèmes d'information. Environnement rencontré : Excel – niveau avancé indispensable Customer Master Data / référentiels clients Power BI / DAX SQL Server Oracle Flux de données Marketplace / plateformes digitales Différents référentiels et back-offices métiers La connaissance de Power BI ou SQL constitue un plus mais n'est pas un prérequis. Profil recherché 3 à 5 ans d'expérience minimum en tant que Business Analyst, Business Expert, Data Analyst ou sur des fonctions similaires. Expérience significative autour de la Data Quality, du Master Data Management ou des référentiels. Excellente maîtrise d'Excel et capacité à manipuler et analyser des volumes de données importants. Très forte rigueur dans l'analyse et le contrôle des données. Capacité à comprendre rapidement un nouvel environnement SI sans nécessairement disposer d'un profil technique. Capacité à analyser et remettre en question des processus existants. Autonomie et capacité à aller chercher l'information auprès de nombreux interlocuteurs. Approche structurée, pragmatique et orientée résolution de problèmes. Très bonnes capacités de communication. Anglais professionnel indispensable pour travailler avec les différents pays européens. Atouts appréciés Expérience dans le secteur automobile, distribution ou vente de véhicules. Connaissance des problématiques liées aux réseaux de concessionnaires. Expérience sur un projet international de Data Quality / MDM. Expérience de rationalisation ou d'harmonisation de processus. Connaissance de Power BI, DAX ou SQL Server Livrables attendus Référentiel Customer Master Data consolidé et fiabilisé. Identification et suivi des anomalies. Plan de remédiation Data Quality. Documentation des règles de gestion. Processus de création et de maintenance des données clients. Reporting Data Quality et indicateurs de couverture. Recommandations d'amélioration et d'harmonisation des processus.

Job Title: Performance Analyst ** SC needed ** Duration: 3-6 Months (extensions likely) Rate: Outside IR35 Location: Work from home Overview We are seeking a Performance Analyst to support a public sector organisation by delivering data-driven insights, performance reporting, and KPI analysis to improve service delivery and support strategic decision-making. Key Responsibilities -Analyse and interpret performance data from multiple sources. -Develop and maintain KPI dashboards and management reports. -Monitor performance against targets and identify trends, risks, and opportunities. -Produce regular reports for senior stakeholders. -Support performance improvement initiatives through data analysis and recommendations. -Ensure data accuracy, quality, and compliance with reporting standards. Key Skills & Experience -Experience in a Performance Analyst, MI Analyst, or Data Analyst role. -Strong Excel and Power BI reporting skills. -Experience creating dashboards and performance reports. -Excellent analytical and stakeholder management skills. Must have Public sector experience . Due to the nature and urgency of this post, candidates holding or who have held high level security clearance in the past are most welcome to apply. Please note successful applicants will be required to be security cleared prior to appointment which can take a minimum 10 weeks. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. An award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over multiple years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Vous rejoindrez notre équipe des Data Business Analyst et serez en charge du pilotage des projets data sur l'analyse des données, l'accompagnement des clients dans leurs projets. Vous interviendrez de bout en bout avec une forte capacité d'analyse de données, de la compréhension des enjeux de la qualité de la donnée, de gouvernance, d'auditabilité, aptitude à challenger les métiers. Vos missions consisteront à contribuer: Gérer des projets data pour les clients internes : nouveau dataset, enrichissement de données pour des usages Marketing ou Finance, tableaux de bord : Assurer l'interface entre les métiers et les équipes techniques, gérer de la phase de cadrage jusqu'à la mise en production des solutions, selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais), en méthodologie cycle en V (ou Agile si approprié) Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers afin d'identifier les cas d'usage, les enjeux business et les opportunités de valorisation des données. Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles, règles de gestion, critères d'acceptation et produire la documentation nécessaire aux arbitrages, décisions Go/No Go et développements. Assurer la coordination et l'animation des différentes parties prenantes impliquées dans les projets : Business Owners, Data Stewards, Data Gouvernance, Data Privacy, Data Engineering, Data Science, Architecture IT & Data ainsi que les métiers concernés. Valider les données, coordonner la validation métier et l'adoption opérationnelle des produits livrés. Définir et suivre les KPI QCD, identifier les risques, proposer les plans d'actions associés et assurer un reporting régulier auprès des instances de gouvernance. Garantir la continuité et la bonne exploitation des produits data après leur mise en production, en coordination avec les équipes en charge du run. Contribuer à des projets data pour répondre aux obligations règlementaires ou aux évolutions techniques dans la collecte et le stockage des données : mise en place de nouveaux contrôles, collecte de données complémentaires, mise en place d'un DataHub Groupe… : Analyser les demandes et définir les actions à entreprendre au niveau groupe ou dans les pays Faire les spécifications techniques qui en découlent pour les Data Engineers. Analyser les données générées et restituer des synthèses selon le niveau de détail attendu par les différents interlocuteurs : valider les données sur les différents datasets produits par le Département, sécuriser la validation des règles de gestion et garantir la conformité des données livrées. Faire le suivi régulier des actions pour donner la visibilité aux parties prenantes sur ces projets Piloter la qualité des données mises à disposition en collaboration avec les Data Stewards et les Business Owners, en assurant le suivi des indicateurs de qualité : Analyser les anomalies de données issues des contrôles qualité ou remontées par les utilisateurs métier,