Responsabilités quotidiennes :

• Collaborez avec les parties prenantes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins et exigences en matière de données, et les traduire en informations exploitables et en solutions basées sur les données.
• Effectuez des tâches d’analyse de données, notamment le nettoyage, la transformation et la visualisation des données, pour découvrir des modèles et des tendances significatifs dans de grands ensembles de données.
• Collaborez avec l'ingénierie des données pour développer et maintenir des pipelines et des flux de travail de données, garantissant des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) de données efficaces et précis.
• Appliquez des techniques d'analyse statistique et des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les corrélations, prédire les résultats et optimiser les processus métier.
• Participer au développement et à la maintenance des modèles de données, des dictionnaires de données et de la documentation des données pour garantir l’intégrité et la cohérence des données.
• Effectuer des analyses exploratoires de données pour découvrir des informations et fournir des recommandations pour améliorer les performances de l'entreprise et la prise de décision.
• Collaborer avec les ingénieurs de données et les scientifiques de données pour identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus et des flux de travail de données.
• Surveillez la qualité des données et identifiez et résolvez de manière proactive les écarts ou les anomalies de données.
• Participer à des équipes interfonctionnelles pour soutenir des projets liés aux données, en fournissant une expertise et des conseils sur l'analyse des données, la gestion des données et la visualisation des données.
• Travailler sur l'élaboration d'une analyse de rentabilisation, la proposition de valeur du projet et aider à la priorisation de la charge de travail.
• Restez au courant des dernières tendances et avancées du secteur en matière d’analyse de données, de science des données et d’ingénierie des données, et appliquez ces connaissances pour améliorer les capacités de données au sein de l’organisation.
• Recherche constante et motivée de systèmes d’apprentissage, de structures organisationnelles, de processus, d’ensembles de données, de techniques, etc.
• Interpréter et expliquer des informations à des publics qui ne sont pas familiers avec le sujet, ce qui nécessite souvent de la persuasion.
• Est tenu d'examiner et de recommander des solutions aux problèmes qui impliquent un certain nombre d'alternatives possibles qui peuvent ne pas être clairement définies.
• Servir de chef de projet ou de membre d'un groupe de travail sur des projets et/ou des problèmes ayant un impact significatif sur les objectifs fonctionnels et stratégiques.
• Fournir des conseils et une formation aux autres dans l’utilisation des nouvelles technologies, théories, concepts et techniques.
• Recherche constante et motivée de systèmes d’apprentissage, de structures organisationnelles, de processus, d’ensembles de données, de techniques, etc.
• Travailler avec une supervision, des conseils et des directives limités de la part des dirigeants et des cadres supérieurs.
• Fournir une formation et des conseils aux professionnels moins expérimentés  

Doit avoir:

• Baccalauréat d'un collège ou d'une université accrédité en science des données, analyse, mathématiques, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe.
• Nécessite un minimum de 5 ans d'expérience connexe.
• Solide maîtrise des logiciels de visualisation de données tels que PowerBI, Tableau, et Looker.
• Forte maîtrise des plates-formes de cloud computing telles que GCP, Azure et AWS.
• Expérience avec la technologie d'entreposage de données comme les bases de données Oracle, SAP HANA, BigQuery
• Solide maîtrise du langage SQL pour l'interrogation et la manipulation de données.
• Fort dans les langages de programmation tels que Python et R pour l'analyse de données et la création de scripts.
• Compréhension des concepts de modélisation de données et expérience des outils de modélisation de données.
• Expérience de travail avec l'apprentissage automatique, les techniques statistiques et les algorithmes
• Maîtrise des processus ETL, de l'entreposage de données et des systèmes de gestion de bases de données.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec une attention aux détails
• Expérience d’interaction avec des employés de tous niveaux pour présenter des données techniques de manière non technique.
• Solides compétences en communication, avec la capacité de traduire des concepts de données complexes en informations compréhensibles pour les parties prenantes non techniques.
• Expérience préférée:
• Expérience en gestion de projet
• Expérience utilitaire
• Expérience en gouvernance des données