Data analyst it

Nexys Recrutement; Nice; Sur place; EUR 40 000 - 55 000; Temps partiel

Résumé du poste

Un cabinet de recrutement spécialisé recherche un Data Analyst pour traiter et analyser des données stratégiques. Le candidat idéal aura une expérience confirmée en analyse de données, des compétences avancées en SQL et en Python, ainsi qu'une bonne compréhension des environnements cloud. Le poste nécessite également une communication efficace et une pédagogie pour expliquer des analyses complexes. Contrat non cadre.

Qualifications

• Expérience confirmée en tant que Data Analyst / Business Analyst (≥2-3 ans).
• Maîtrise avancée de SQL (requêtes complexes, optimisation, jointures).
• Solide pratique d’un ou plusieurs langages analytiques : Python (pandas, numpy, scikit-learn) ou R.

Responsabilités

• Collecter, nettoyer et fiabiliser de gros volumes de données.
• Concevoir et maintenir des tableaux de bord et rapports interactifs.
• Réaliser des analyses statistiques et des modélisations.

Connaissances

SQL

Python

Analyse de données

Communication

Outils

Power BI

Tableau

Qlik

R

Description du poste

Présentation de l'entreprise :

Nexys Recrutement, cabinet spécialisé dans l’informatique et le digital, recherche pour l’un de ses clients un Data Analyst pour accompagner ses équipes dans l’exploitation et l’analyse de données stratégiques.

Mission du poste :

• Collecter, nettoyer et fiabiliser de gros volumes de données issues de systèmes variés (CRM, ERP, logs applicatifs…)
• Concevoir et maintenir des tableaux de bord et rapports interactifs (Power BI, Tableau, Looker, Qlik)
• Réaliser des analyses statistiques et des modélisations pour identifier tendances et KPIs
• Construire des pipelines de données (ETL) et automatiser les processus de reporting
• Collaborer étroitement avec les équipes IT, Produit et Business pour orienter les décisions stratégiques

Contrat : Non cadre

Profil recherché :

• Expérience confirmée en tant que Data Analyst / Business Analyst (≥2-3 ans)
• Maîtrise avancée de SQL (requêtes complexes, optimisation, jointures)
• Solide pratique d’un ou plusieurs langages analytiques : Python (pandas, numpy, scikit-learn) ou R
• Bonne connaissance des environnements cloud (Azure Data Factory, Google BigQuery, AWS Redshift, Snowflake)
• Compétences en modélisation de données et gestion de bases relationnelles
• Culture Data et compréhension des enjeux business (KPI, ROI, segmentation)
• Sens de la communication, pédagogie et capacité à vulgariser des analyses complexes