Retour aux résultats · Chasseneuil-du-Poitou

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LEAD DATA ANALYST (H/F)

Randstad professional·Chasseneuil-du-PoitouCDI
Salaire non indiqué
Résumé Vox
  • Rôle principal: Piloter la production analytique, visualisation, et diffusion de la culture data pour soutenir la performance et l'amélioration continue.
  • Gestion des KPIs: Définir, suivre et assurer la cohérence des indicateurs clés pour mesurer la performance des activités commerciales, marketing et opérationnelles.
  • Collaboration et accompagnement: Animer un réseau d'ambassadeurs Self-BI, accompagner les équipes Data Science dans les projets IA, et travailler avec différents pôles pour assurer la qualité des données.
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Description du poste

Nous recherchons pour le compte de notre client basé à Poitiers (86), Un Lead Data Analyst (F/H)Vos principales tâches sont : 1. Production analytique et visualisation : Piloter la création d'analyses avancées pour répondre aux enjeux métiers et fournir des recommandations actionnables. Mettre en place des tableaux de bord interactifs (Power BI / Qlik) pour piloter les performances et identifier les opportunités d'amélioration. 2. Stratégie et management des KPIs : Définir et suivre les indicateurs clés pour mesurer la performance des activités commerciales, marketing et opérationnelles. Assurer la cohérence et la fiabilité des données utilisées pour la prise de décision. 3. Diffusion de la culture data analytique : Animer un réseau d'ambassadeurs Self-BI dans toutes les business units, en structurant les méthodologies et en favorisant la montée en compétences. Être le fer de lance de la taskforce Analytique Ambulante, apportant une forte valeur ajoutée métier très ciblée. 4. Favoriser la réussite des cas d'usages IA : Accompagner les équipes Data Science dans l'identification, la préparation et l'exploitation des données nécessaires aux projets IA. Faciliter l'intégration des modèles IA dans les processus métiers pour maximiser leur impact stratégique et opérationnel. 5. Collaboration interdisciplinaire : Travailler en synergie avec les autres pôles (Data Engineering, Data Quality, Data Science) pour assurer la qualité et la disponibilité des données. Interagir avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et y apporter des solutions adaptées.

Panneau de transparence

Source originale
francetravail.fr
Publiée
15 avr. 2026 · date réelle
Dernière vérification
avant-hier
Score de qualité
35/100
Salaire indiqué0
Entreprise identifiée0
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postedAt15
Description complète20

Source : France Travail — API Offres d'emploi (francetravail.fr)

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