Data analyst senior / chef de projet

Description du client

Notre client, acteur majeur dans le domaine du développement durable, s'engage dans une transformation Data pour améliorer ses processus décisionnels et opérationnels. Dans ce cadre, il recherche un expert capable de contribuer directement à la réalisation de projets stratégiques liés à la gestion des données et à leur exploitation pour les métiers.

Objectifs de la mission

• Réaliser des études complètes sur les bases de données, incluant des analyses prédictives et des prévisions, en utilisant SQL et Python.
• Concevoir et produire des rapports décisionnels et opérationnels à l’aide d’outils BI (QlikSense fortement souhaité, expérience sur d’autres outils comme Power BI ou Tableau également appréciée).
• Collaborer étroitement avec les métiers, les accompagner dans la compréhension des données et les aider à transformer les analyses en actions concrètes.
• Être force de proposition en challengeant les besoins métier pour aligner les analyses avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
• Gérer des projets de bout en bout, de l’identification des besoins à la livraison des livrables, avec une forte autonomie.
• Vulgariser des concepts complexes pour les rendre accessibles à des interlocuteurs non-techniques.

Profil recherché

Expérience :

• Minimum 6 ans d’expérience, avec une préférence pour 8 à 10 ans, dans des fonctions de Data Analyst senior ou Chef de projet Data avec un rôle opérationnel.

Compétences techniques :

• Maîtrise de SQL et Python pour des analyses avancées et des prévisions.
• Expertise en création de rapports BI, idéalement sous QlikSense.
• Expérience avérée dans la gestion de projets de bout en bout.

Soft skills :

• Capacité à comprendre et à challenger les besoins des métiers.
• Forte aptitude à vulgariser et à communiquer les résultats aux parties prenantes non techniques.
• Sens de l’autonomie et de la rigueur dans la réalisation des missions.

Disponibilité :

• Mission à démarrer en janvier 2025.

Localisation :

• Travail hybride possible, avec des déplacements ponctuels si nécessaire.

Technos utilisées

• SQL
• Python
• QlikSense (expérience sur Power BI ou Tableau appréciée)

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