En un coup d'œil
- Missions: Contribuez à la transformation des données et à l'optimisation des performances opérationnelles.
- Entreprise: Grand groupe de la grande distribution avec un projet stratégique innovant.
- Avantages: Télétravail 3 jours par semaine, environnement agile et opportunités de carrière.
- Autres infos: Travail collaboratif dans un cadre dynamique avec des enjeux métiers forts.
- Pourquoi ce job: Impactez directement les processus métiers grâce à des analyses décisionnelles de haut niveau.
- Qualifications: Maîtrise de SQL et BigQuery, expérience en Data Analytics requise.
Le salaire estimé est compris entre 62640 - 76560 € par an.
Rejoignez un grand groupe du secteur de la grande distribution dans le cadre d'un projet stratégique de transformation et de modernisation de ses données de référence. Vous contribuerez à la structuration et au pilotage de la performance opérationnelle d'une direction transversale, en mettant en place une mesure fiable des KPI métiers et en produisant des analyses décisionnelles de haut niveau. Ce projet s'inscrit dans une Digital Factory dédiée à l'unification et à la fiabilisation des référentiels produits, fournisseurs, tiers et sites à l'échelle nationale et groupe. L'enjeu est majeur : moderniser les architectures data existantes, garantir la continuité des usages critiques, et fournir un éclairage décisionnel robuste à la direction. Vous évoluerez dans un environnement agile, collaboratif, aux enjeux métiers forts et aux impacts opérationnels mesurables.
Vous serez responsable de la définition et du suivi des KPI de performance, de la conception de dashboards intuitifs et performants, et de la réalisation d'analyses end-to-end visant à identifier les axes d'amélioration des chaînes de processus. Vos analyses serviront de base au challengement métier et à l'optimisation continue des processus techniques et fonctionnels. Vous garantirez également la qualité, la disponibilité et la cohérence des données exploitées dans tous les traitements analytiques.
Responsabilités :
- Définir, formaliser et suivre les indicateurs clés de performance (KPI) de la Direction, en lien étroit avec les métiers
- Concevoir et maintenir des dashboards interactifs, visuels et performants sous Looker Studio, adaptés à différentes audiences (opérationnel, direction)
- Réaliser des analyses end-to-end des chaînes de processus métier et technique pour identifier les goulots d'étranglement et les opportunités d'amélioration
- Développer et optimiser des requêtes SQL et BigQuery complexes pour l'extraction, la transformation et l'agrégation des données
- Modéliser les données et concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery, en accord avec les bonnes pratiques d'architecture data
- Assurer l'intégrité, la qualité et la traçabilité des données alimentant les analyses
- Produire des supports de restitution et de décision pour l'executive et les équipes métier
- Challenger les équipes opérationnelles sur la base des insights analytiques produits et accompagner l'amélioration continue
Télétravail : 3 jours par semaine
Localisation : Massy, Lyon, Metz, Mondeville
Profil candidat :
Indispensables :
- Maîtrise avancée de SQL et BigQuery, avec capacité à rédiger, optimiser et déboguer des requêtes complexes et volumineuses
- Expertise confirmée en création et optimisation de dashboards interactifs sous Looker Studio (design, performance, UX analytique)
- Capacité à identifier, définir et suivre des KPI métier critiques, en lien avec les enjeux opérationnels
- Expérience éprouvée en modélisation de données, conception de schémas dimensionnels et gestion de pipelines data
- Rigor analytique : garantir la qualité, la fiabilité, la cohérence et la traçabilité des analyses produites
- Expérience minimale de 7 ans en Data Analytics ou rôles proches (Data Engineer, BI Analyst)
- Excellentes capacités de communication et de restitution auprès de publics variés (métiers, direction, techniciens)
- Autonomie, rigueur et capacité à piloter des projets complexes en environnement agile
Fortement appréciés :
- Expérience en Data Engineering, architecture data ou optimisation de pipelines de données
- Expérience acquise dans le secteur retail, grande distribution ou supply chain
- Connaissance pratique d'une transformation de référentiel produit ou données maîtres
- Familiarité avec Google Cloud Platform (GCP) et ses services analytics (Dataflow, Dataprep)
- Expérience en définition d'une gouvernance data ou d'un modèle de qualité
- Notions en scripting Python ou gestion de version (Git)
- Sensibilité aux méthodes agiles et Scrum
Data Analyst BigQuery (H/F) employeur : Signe+
Signe+ est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif au cœur de Paris. Avec un accent sur le développement des talents et l'excellence opérationnelle, nous favorisons la croissance professionnelle à travers des programmes de formation continue et une culture d'innovation. Rejoindre notre équipe, c'est participer à des projets de transformation passionnants tout en bénéficiant d'un package salarial compétitif et d'une forte reconnaissance de votre expertise dans le domaine des solutions INFOR M3.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analyst BigQuery (H/F)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Signe+
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Signe+. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyst BigQuery (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Signe+, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Signe+ que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Signe+. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Signe+
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Signe+ et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
