BRAINLOGIC accompagne ses clients dans la réalisation de leurs projets digitaux. Depuis toutes ces années, riches en évolutions et en transformations, nous avons su rester à la pointe de la technologie et de l’innovation avec la même ambition : satisfaire nos clients en leur apportant nos conseils, nos expertises pour pouvoir les accompagner au mieux.
Nous recrutons pour l’un de nos clients un : Data Analyst / BI Analyst – Power BI H/F
Au sein de la Digital Factory, intégré(e) au pôle Data, vous mettez en œuvre des outils informatiques, des techniques analytiques et des méthodes statistiques afin de structurer, synthétiser et valoriser efficacement les données métiers.
Vous êtes responsable de la production et de la fiabilisation des indicateurs de performance permettant d’éclairer les prises de décision stratégiques et opérationnelles.
La mission porte principalement sur le pilotage financier et opérationnel d’une activité industrielle liée à la valorisation et au traitement des matières plastiques. Cette activité inclut notamment le suivi des flux issus des centres de tri vers différentes solutions de traitement (dont des unités de surtri), avec pour objectif d’améliorer la performance opérationnelle, la valorisation matière et la maîtrise économique.
Volumes traités
Coûts de reprise
Coûts de transport et de stockage
Activités de recyclage
Impacts financiers associés
D’autres sujets data viendront compléter la mission en fonction des priorités du programme.
Échanger avec les équipes métiers afin de comprendre leurs enjeux de pilotage
Formaliser les besoins en indicateurs et tableaux de bord
Challenger les demandes avec le Product Owner dans la priorisation du backlog
Modéliser les données selon des approches dimensionnelles (schéma en étoile / flocon)
Concevoir des mesures DAX robustes et optimisées
Développer des dashboards performants, ergonomiques et orientés usage métier
Administrer les workspaces, les accès et la sécurité (RLS)
Consommer les données mises à disposition par les Data Engineers via une architecture Data Fabric (ou équivalent)
Garantir la qualité, la fraîcheur et la cohérence des données exploitées
Participer à l’amélioration de la gouvernance data
Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers
Remonter les anomalies de qualité ou de performance
Contribuer à l’évolution des modèles de données partagés
Participer aux rituels SAFe : PI Planning, sprints, System Demos, rétrospectives
Contribuer à l’estimation et à la priorisation des User Stories Data
Documenter les indicateurs, règles de gestion et sources de données
Garantir la traçabilité et l’harmonisation des définitions
Former les utilisateurs métier à l’usage de Power BI en self-service
Diffuser les bonnes pratiques de data visualisation et de gouvernance
Optimiser les performances des rapports et dashboards
Améliorer la qualité de la chaîne de restitution
Assurer une veille active sur l’écosystème Power BI / Data
Formation Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent) en data, informatique, statistiques ou domaine connexe
Minimum 3 ans d’expérience en tant que Data Analyst / BI Analyst
Expérience confirmée sur Power BI
Une expérience en environnement Data Fabric est fortement appréciée
Une expérience en environnement Agile à l’échelle (SAFe) constitue un plus
Excellente maîtrise de Power BI : Power Query, DAX, modélisation, Service, RLS
Bonne connaissance d’une architecture Data Fabric ou solution équivalente
Solides compétences en SQL
Maîtrise de la modélisation dimensionnelle (Kimball, schémas étoile/flocon)
Connaissances en gouvernance des données : catalogage, qualité, MDM
Bonne compréhension des méthodologies Agile / SAFe
Connaissances en Python ou R appréciées pour des analyses avancées
Excellente écoute et capacité à traduire un besoin métier en solution data
Esprit analytique, rigueur et sens du détail
Capacité de synthèse et aisance dans la restitution
Pédagogie auprès d’interlocuteurs non techniques
Autonomie et sens des priorités
Goût du travail collaboratif en environnement pluridisciplinaire
Curiosité et intérêt pour la veille technologique
Product Owner Data
Data Engineers
Équipes métiers
Parties prenantes business
Indicateurs de suivi et de qualité des données
KPI de performance et mesure d’impact business
Tableaux de bord décisionnels
Documentation fonctionnelle et technique
Suivi de l’adoption des dashboards et satisfaction utilisateurs
Réduction des écarts de chiffres entre équipes
Amélioration du time-to-reporting
Fiabilité accrue des KPI
Adoption des dashboards par les métiers
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