Data Analyst Supply Chain H/F

SKIILS; Suresnes; Hybride; EUR 55 000 - 75 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle prise en charge à 100%

Titre de transport pris en charge à 0

Télétravail partiel

Résumé du poste

SKIILS recherche un Data Analyst/Data Forecast Specialist pour transformer des données complexes en outils d’aide à la décision au sein d’une équipe pluridisciplinaire et Scrum.

Vous extrayez, préparez et analysez les données, concevez des tableaux de bord et des KPI opérationnels, et restituerez des analyses percutantes à divers interlocuteurs.

Qualifications

• Plus de 5 ans d’expérience en Data Analyse, avec SQL/BigQuery et analyses prédictives.
• Bonne maîtrise de GCP (Google Cloud Platform).
• Expérience avec dbt pour la transformation de données.
• Maîtrise de Git et manipulation de bases de données à grande échelle.
• Connaissance des outils de BI (Looker Studio, Looker, Tableau, Power BI).
• Connaissances des méthodes Agile/Scrum et travail en mode collaboratif.

Responsabilités

• Cadrer les besoins opérationnels avec les équipes métier et IT.
• Explorer et extraire les données via un datalake pour des analyses de prévision et d’optimisation.
• Construire des outils de pilotage et des KPI clairs pour les équipes opérationnelles.
• Restituer les analyses avec impact à différents niveaux d’interlocuteurs.
• Travailler en mode agile avec les data scientists et data engineers.

Connaissances

SQL/BigQuery

GCP

dbt

Git

Agile / Scrum

Communication métier

Outils

Looker Studio

Looker/LookML

Tableau

Power BI

Description du poste

Tu es passionné(e) par l'optimisation et la prévision, et tu aimes transformer des données complexes en outils d'aide à la décision ? Les problématiques de supply chain à grande échelle t'intéressent ? Rejoins une équipe data dédiée au forecast et à l'optimisation au sein d'un environnement pluridisciplinaire et stimulant.

Cadrer les besoins fonctionnels : échanger avec les équipes métier, IT et direction pour définir des analyses pertinentes.

Extraire et exploiter la donnée : requêter un datalake à grande échelle pour mener des analyses poussées de prévision et d'optimisation.

Construire des outils de pilotage : concevoir des tableaux de bord et des KPIs clairs pour les équipes opérationnelles.

Restituer avec impact : formaliser des analyses percutantes à destination de différents niveaux d'interlocuteurs.

Collaborer en mode agile : travailler main dans la main avec des data scientists et des data engineers au sein d'une équipe Scrum.

En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :

Tu es motivé(e) par des problématiques opérationnelles concrètes et mesurables.

Tu sais vulgariser des sujets techniques auprès de publics non-techniques.

Tu attaches une grande importance à la qualité et à la simplicité de tes analyses.

En 2nd, un bagage technique solide :

Une expérience de plus de 5 ans en Data Analyse, notamment en SQL / BigQuery.

Une bonne maîtrise de GCP (Google Cloud Platform).

Une expérience avec dbt pour la transformation de données.

Une maîtrise de Git.

Une aisance avec la manipulation de bases de données à grande échelle.

Les petits plus qui feront la différence :

Une maîtrise de Looker Studio ou d'autres outils comme Looker / LookML, Tableau ou Power BI

Une expérience sur des projets de développement collaboratifs.

Une connaissance des méthodes Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement).

Une maitrise des enjeux retail / grande distribution.

Et surtout, tu as envie de participer à des projets où la donnée sert directement l'opérationnel ?

Alors rejoins-nous et construisons ensemble les outils de prévision de demain !

Ce que nous t'offrons

Un salaire attractif qui évolue selon ton expérience et tes compétences.

Des missions à forte valeur ajoutée, au sein d'une équipe pluridisciplinaire et expérimentée.

Une montée en compétences continue sur les technologies Data et Cloud les plus recherchées.

Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.

Du télétravail partiel pour un bon équilibre vie pro / vie perso.