Data Analyst Sénior - Retail

Contexte

L'entité de notre client conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines.

Missions

• Détecter immédiatement les écarts pour une intervention rapide ou une contextualisation de l’évolution

• Expliquer les résultats de la semaine écoulée et anticiper les décalages de la semaine en cours

• Prendre du recul, intégrer la dimension client à la stratégie d'offre et formaliser les plans d'action

Livrables :

• Évolution de la consommation et adaptation de l'offre permanente

• Benchmark et optimisation de l'offre promotionnelle

• Benchmark prix et tryptique : évaluer le positionnement prix (MN, MDD) face à la concurrence

• Action sur l'offre promotionnelle : concentrer les efforts d’investissements et les mécaniques promo sur les produits les plus sensibles pour les meilleurs clients, tout en réduisant l'investissement promotionnel sur les produits déjà compétitifs

• Analyse de l'efficacité des mécaniques promo

Outils & Environnement

• Maîtrise de SQL et BigQuery : rédaction et optimisation de requêtes complexes

• Gestion et modélisation des données, conception de pipelines optimisés dans BigQuery garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses

• Utilisation de Python et bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour traitements et prototypage

• Création et optimisation de dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, suivi des KPIs critiques

• Exploitation de bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)

• Compréhension et application des architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse

• Utilisation des environnements Cloud, notamment GCP ou Azure

• Mise en œuvre de CI/CD avec GitLab CI et gestion du versionning avec Git

• Application des principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements

• Travail en méthodologies agiles : Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement

• Collaboration efficace avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables

Méthodes, organisations et interactions

• Communication claire et efficace à l’écrit et à l’oral en français avec les équipes métier

• Analyse des situations et proposition de solutions adaptées, identification des axes d’amélioration

• Respect des délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d’excellence

• Collaboration active avec les membres de l’équipe, partage des connaissances et esprit collectif

• Application d’un esprit d’amélioration continue pour optimiser pratiques et résultats

Références

• Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique ou expérience équivalente

• Expérience de plus de 7 ans en Data Analyse

• Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution serait un avantage

1. Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente
2. Expérience de plus de 7 ans en Data Analyse
3. Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes
4. Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery
5. Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark)
6. Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker
7. Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL)
8. Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse
9. Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure
10. Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git
11. Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements
12. Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement
13. Communiquer clairement et efficacement à l’écrit et à l’oral en français
14. Analyser les situations et proposer des solutions adaptées
15. Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité
16. Collaborer activement avec les membres de l’équipe et partager les connaissances
17. Appliquer un esprit d’amélioration continue
18. Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage