Data Analyst F/H

Cadrer et concevoir des solutions data • Analyser et conseiller : Échanger avec les métiers et les utilisateurs pour comprendre leurs besoins et traduire leurs problématiques en solutions data. • Prioriser et planifier : Organiser la feuille de route en fonction de la criticité des sujets, de leur maturité et des budgets disponibles. • Innover : Proposer des solutions créatives grâce à l'algorithmie et à l'analyse de données pour répondre aux défis de demain. • Concevoir techniquement : Participer à l'architecture des solutions (cycle de vie, dictionnaires, référentiels, chaîne de traitement, sécurité). Développer une vision cohérente de la donnée • Cartographier les enjeux : Identifier les sujets actuels et futurs pouvant faire l'objet de traitements exploratoires. • Créer un cadre urbanistique : Collaborer avec les équipes de la cohérence numérique pour structurer un environnement data adapté. • Contribuer à la feuille de route long terme : Participer à la définition des orientations stratégiques du département en matière d'exploration data. Mettre en production et garantir la performance • Industrialiser les traitements : Assurer le déploiement et l'optimisation des solutions data. • Garantir la pérennité : Maintenir en conditions opérationnelles les outils développés pour l'exploration de la donnée. Communiquer et partager votre expertise • Veille active : Vous tenir informé(e) des standards de l'entreprise (sécurité, cloud, usine logicielle, etc.). • Animer la communauté Data : Participer aux formations, conseiller les équipes et partager votre expertise en interne comme en externe. • Sensibiliser les métiers : Communiquer auprès de nos partenaires business sur les initiatives et opportunités offertes par la data. Rejoignez nous si vous êtes titulaire d'un diplôme de niveau Bac+5 (école d'ingénieur, master universitaire ou équivalent) en data science, informatique, statistiques, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe. • Expérience : Une première expérience significative dans un environnement data (stages, alternances ou postes en CDI) est un atout. Nous accueillons également les profils en reconversion ou avec des parcours diversifiés, dès lors qu'ils démontrent une motivation et une curiosité pour la data. Compétences techniques : explorez, innovez et industrialisez Nous recherchons des compétences dans les domaines suivants, sans exigence de maîtrise absolue sur l'ensemble des outils. L'important est votre capacité à apprendre et à vous adapter : • Écosystème cloud : Connaissance des plateformes Azure ou AWS pour déployer et gérer des solutions data. • Environnements Big Data : Familiarité avec des outils comme HDFS, Databricks, Spark, Kafka ou EventHub pour traiter et analyser des données à grande échelle. • Bases de données : Bonne utilisation des bases SQL et NoSQL pour structurer, interroger et optimiser les données. • Développement : • Langages : Python ou Scala pour concevoir des algorithmes et des traitements data. • Webservices/API : Capacité à concevoir ou utiliser des API REST pour intégrer des solutions data. • ETL et streaming : Expérience avec des outils comme Alteryx ou des solutions de streaming pour transformer et acheminer les données. • Qualité et industrialisation : • Tests et audit : Sensibilisation aux bonnes pratiques de qualité du code (tests unitaires, SonarQube, etc.). • Méthodologies : Connaissance des approches Agile, DevOps ou autres méthodes de gestion de projet pour collaborer efficacement en équipe. Soft skills : votre atout pour réussir en équipe Chez nous, l'humain compte autant que la technique. Voici les qualités qui feront la différence : • Esprit d'analyse et logique : Capacité à décrypter des problématiques complexes et à proposer des solutions adaptées. • Curiosité et ouverture d'esprit : Envie d'explorer de nouvelles technologies et de rester à l'affût des tendances data. • Communication et pédagogie : • Aisance pour expliquer des concepts techniques à des non-experts. • Capacité à écouter, conseiller et collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. • Organisation et autonomie : • Sens de l'organisation pour prioriser les tâches et respecter les délais. • Autonomie et prise d'initiative pour mener à bien vos missions tout en sachant solliciter de l'aide si nécessaire. • Orientation client et collectif : • Sens du service pour comprendre les besoins des métiers et y répondre avec pertinence. • Capacité à fédérer et à travailler en mode transverse pour créer une dynamique d'équipe. Cadrer et concevoir des solutions data • Analyser et conseiller : Échanger avec les métiers et les utilisateurs pour comprendre leurs besoins et traduire leurs problématiques en solutions data. • Prioriser et planifier : Organiser la feuille de route en fonction de la criticité des sujets, de leur maturité et des budgets disponibles. • Innover : Proposer des solutions créatives grâce à l'algorithmie et à l'analyse de données pour répondre aux défis de demain. • Concevoir techniquement : Participer à l'architecture des solutions (cycle de vie, dictionnaires, référentiels, chaîne de traitement, sécurité). Développer une vision cohérente de la donnée • Cartographier les enjeux : Identifier les sujets actuels et futurs pouvant faire l'objet de traitements exploratoires. • Créer un cadre urbanistique : Collaborer avec les équipes de la cohérence numérique pour structurer un environnement data adapté. • Contribuer à la feuille de route long terme : Participer à la définition des orientations stratégiques du département en matière d'exploration data. Mettre en production et garantir la performance • Industrialiser les traitements : Assurer le déploiement et l'optimisation des solutions data. • Garantir la pérennité : Maintenir en conditions opérationnelles les outils développés pour l'exploration de la donnée. Communiquer et partager votre expertise • Veille active : Vous tenir informé(e) des standards de l'entreprise (sécurité, cloud, usine logicielle, etc.). • Animer la communauté Data : Participer aux formations, conseiller les équipes et partager votre expertise en interne comme en externe. • Sensibiliser les métiers : Communiquer auprès de nos partenaires business sur les initiatives et opportunités offertes par la data.