En un coup d'œil
- Missions: Analyse des données pour optimiser l'expérience collaborateur et piloter la performance.
- Entreprise: Grande entreprise de distribution en pleine transformation numérique.
- Avantages: Autonomie, environnement Agile, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travail collaboratif dans un environnement dynamique et moderne.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez directement l'expérience des collaborateurs.
- Qualifications: Maîtrise avancée de SQL et expérience avec BigQuery requises.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Rejoignez une grande entreprise du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Analyst, au cœur d'une transformation numérique majeure. Vous intégrerez l'équipe dédiée au pilotage de la performance et de l'expérience collaborateur, responsable de la conception et de l'optimisation des dashboards stratégiques et des pipelines de données pour l'ensemble de l'organisation.
Votre mission consistera à mesurer, analyser et piloter l'expérience numérique des collaborateurs à travers plusieurs dimensions : adoption des solutions collaboratives, performance opérationnelle, gouvernance des données et évolution des écosystèmes technologiques. Vous travaillerez dans un environnement Cloud moderne (Google Cloud Platform), avec des données provenant de multiples sources (PostgreSQL, Google Sheets, fichiers CSV, bases relationnelles et non-relationnelles), que vous normaliserez et consoliderez dans un Data Warehouse centralisé.
Vous serez responsable de la création de tableaux de bord interactifs et du suivi des indicateurs clés de performance (KPI) métier, en veillant à l'optimisation constante des requêtes et des pipelines de données. Vous participerez également à la gouvernance des projets Data, à la documentation des modèles et à l'identification des nouvelles opportunités d'analyse pour supporter les décisions stratégiques.
L'environnement de travail est Agile/Scrum, collaboratif et axé sur l'innovation. Vous bénéficierez d'une grande autonomie dans la définition et l'exécution de vos analyses, tout en étant étroitement associé aux équipes métier pour garantir l'alignement des livrables avec les besoins opérationnels.
Responsabilités :
- Développer, maintenir et optimiser des requêtes SQL et BigQuery complexes pour l'extraction et la transformation de données
- Concevoir et administrer des dashboards d'analyse DEX, NPS/UX et de suivi d'adoption dans Looker Studio et AppSheet
- Créer des tableaux de bord de suivi pour l'adoption de solutions collaboratives (Google Workspace, Gemini) et la décroissance des technologies legacy (Office, SCCM)
- Exploiter et consolider des données provenant de multiples sources hétérogènes (bases PostgreSQL, Google Sheets, fichiers structurés et non-structurés)
- Assurer l'extraction, la normalisation et l'intégration des données dans le Data Lake et le Data Warehouse
- Identifier, définir et suivre les KPI critiques pour le pilotage de la performance opérationnelle et de l'expérience collaborateur
- Participer à la conception et l'optimisation des pipelines de données pour garantir scalabilité et performance
- Rédiger et maintenir la documentation des modèles de données, des rapports et des méthodologies utilisées
- Contribuer à la gouvernance des projets Data et à la feuille de route des initiatives analytiques
- Analyser les logs techniques et les données d'expérience utilisateur (DEX, NPS)
Profil candidat :
- Maîtrise avancée de SQL avec capacité à rédiger, optimiser et déboguer des requêtes complexes
- Expérience confirmée de BigQuery : manipulation, optimisation des performances, compréhension des spécificités du service Google Cloud
- Excellente connaissance de Looker Studio pour la création de dashboards interactifs et la mise en forme de données
- Pratique d'AppSheet ou d'outils équivalents de création d'interfaces de reporting sans code
- Capacité démontrée à identifier, formaliser et suivre les KPI métier critiques
- Expérience dans l'exploitation de multiples sources de données : bases relationnelles (PostgreSQL), fichiers structurés (CSV, JSON), tableurs (Google Sheets), etc.
- Compétence en extraction, normalisation, transformation et consolidation de données vers un Data Warehouse
- Formation Bac+5 (école d'ingénieur, université informatique) ou expérience professionnelle équivalente (3 à 7 ans minimum en Data Analyse)
- Anglais niveau courant (C1) pour lire documentation technique et communiquer dans un contexte international
- Excellent français oral et écrit pour la communication avec les équipes métier et la documentation
Fortement appréciés :
- Conception et optimisation de pipelines de données dans BigQuery, y compris les patterns ETL/ELT
- Maîtrise de Python avec les librairies Pandas, NumPy pour la manipulation et l'analyse de données
- Expérience avec PySpark pour le traitement de données distribuées
- Connaissance des architectures Cloud GCP (Compute, Storage, BigQuery, Data Studio) et Azure
- Pratique de systèmes de gestion de versions (Git, GitLab) et d'outils CI/CD
- Principes et pratiques DevOps appliquées aux pipelines de données
- Expérience avec les méthodologies Agile/Scrum et les pratiques de travail collaboratif
- Expertise en analyse de logs techniques et en interprétation d'indicateurs DEX/NPS
- Connaissance des bases de données NoSQL (MongoDB, Firestore) pour diversifier les sources de données
Data Analyst SQL (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 SQL (H/F)
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Signe+!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Signe+.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Signe+.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Signe+, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Analyst SQL (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Signe+, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Signe+ s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Signe+
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
