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Data Analyste.

Data Analyste.

AI&DATAParis
Il y a plus de 30 jours
Description de poste

La mission

Les missions se déroulent en mode régie ou en mode projet et généralement au sein des équipes clients. Depuis l’épisode de la pandémie, les missions n’exigent plus sauf exception d’être présent intégralement sur site, mais plutôt à un rythme de 2 à 3j avec le complément en télétravail.

Les principales activités dans une mission de data analyse sont les suivantes  :

  • Définir les requêtages généralement en SQL des différentes sources de données.
  • Effectuer le contrôle de la qualité des données et mettre en place des systèmes d’alerting en cas de déviation.
  • Construire des variables (feature engineering) et des KPIs à la demande pour améliorer la connaissance client.
  • Alimenter des dashboards réalisés sur des outils commerciaux (PowerBI, Tableau, Qlik, Google Data Studio…) ou en open source (Shiny, Dash).
  • D’analyser des résultats de campagne marketing

Créer, commenter et présenter des résultats sous forme de présentations de type PowerPoint .

Les compétences techniques

Compétences obligatoires niveau avancé :

  • SQL , Dataiku / SAS, PowerBI / Tableau / Qlik

    • Compétences fortement recommandées (ou obligatoires sur certaines missions particulières)  :

  • Python, R, Environnements Cloud (Azure, AWS, GCP).
  • Compétences Machine Learning.
  • Connaissances des méthodes agiles (Scrum) ou de leur philosophie.
  • Méthodes collaboratives (Git / Github / Gitlab)
  • Ecosystème CRM  : Salesforce, Adobe Campaign, Unika, …

    • Nous accueillons avec plaisir des DA en reconversion qui, après une première carrière informatique de type BI ou statistique de type SAS ou chargé(e)s d’études marketing, veulent évoluer vers des outils plus actuels ou vers un profil plus data scientiste.

    Soft skills

  • Data enthousiaste.
  • Est en veille technologique autour des nouvelles solutions pour la data analyse et la data viz.
  • Coopère avec ses collègues et partage ses connaissances autour de lui.
  • S’intéresse aux données qu’il traite, à l’environnement métier, et aux apports que sa valorisation des datas génère.
  • Esprit d’analyse et de synthèse et pédagogie de communication à divers niveaux (stratégiques et techniques), grande force de persuasion tout en restant à l’écoute des remarques.
  • Très bonne maitrise de la langue à l’écrit comme à l’oral.
  • Rigoureux, méthodique, organisé et très autonome.