Nous recherchons un(e) Data Analyst expérimenté(e) / Data Project Manager > C’est peut-être toi ?
Au sein d’une équipe de 8 personnes (DA, DE, DS) et rattaché(e) au CDO, tu joueras un rôle clé, de part ton experience, dans la structuration Data et tu sera amené(e) à exploiter et interpretrer les données pour en dégager des observations business utiles dans l’objectif d’améliorer les performances et stratégies à déployer.
🎯 Tu auras comme principales missions de :
1. Garantir les données du(es) domaine(s) métier.
- Garantir les données du domaine métier et coordonner le processus qualité, depuis les sources jusqu’à leur exploitation décisionnelle et leur préparation aux travaux Data Science.
- Gérer la gouvernance des données du domaine : qualité, fiabilité, exploitabilité et conformité à la réglementation.
- Créer, organiser et rendre disponibles les data sets comme un produit sur étagère.
- Par délégation et dans le périmètre du(es) domaine(s), assurer la gouvernance des données : créer et maintenir la description des jeux de données (metadata), leur documentation et la conformité des durées de rétention, des traitements et des destinations (Privacy Impact Assessment).
- Enrichir et compléter les jeux de données avec des données externes.
- Maintenir la disponibilité et l’exploitabilité des données du domaine de manière pérenne à tous les utilisateurs/consommateurs (Data Scientist, utilisateurs métiers).
- Récolter continuellement les expressions de besoins et l’évolution des usages internes (utilisateurs métier) et externes (utilisateurs clients) et adapter les jeux de données.
2. Modéliser les données du(es) domaine(s) métier.
- Déterminer les mesures et les KPIs du(es) domaines métiers.
- Déterminer les critères de segmentation et les dimensions d’analyse.
- Modéliser et maintenir des datamarts.
- En collaboration avec les Data Engineers, participer à l’optimisation du stockage des données et leurs restitutions (adéquation du modèle avec l’infrastructure et stratégie de requêtage).
- Élaborer / exploiter des informations métier (features) avec les Data Scientists.
3. Exploiter les données.
- En collaboration avec les Data Scientists, mettre à disposition les datasets et extraire les informations permettant de rendre actionnable les data (feature engineering).
- Élaborer les tableaux de bord internes (utilisateurs métier) et externes (clients).
- Participer à la data visualisation des données intégrée dans les applications et produits de l’entreprise.
4. Être l’interface entre les métiers et le pôle data.
- Être l’interface entre les métiers et le pôle Data, traduire les besoins en modélisation décisionnelle et restitution de l’information.
- Réaliser des analyses ad’hoc à destination des différents pôles de l’entreprise, afin de les aider dans leurs décisions du quotidien (itération sur une feature, création d’un business model,..).
- Accompagner dans la prise en main des tableaux de bords et être en support des utilisateurs.
- Former, apporter des compétences techniques et business et accompagner ses pairs dans un objectif d’amélioration continue.
- Faire de la veille, proposer, conseiller et veiller aux meilleures solutions Data Visualisation/BI, modélisation et processus.
- “Peer review” du travail des ses collègues de l’équipe Data.