Depuis plus de 10 ans, Infogene s'impose comme un acteur incontournable de l'IT, fort de ses origines dans le secteur de la santé. Aujourd'hui, notre expertise transcende les frontières de l'industrie, s'étendant à quatre domaines stratégiques : Santé, Banque & Assurance, Énergie & Environnement, Luxe & Retail.
Avec une équipe de 800 consultants engagés répartis en France (Île-de-France, Lille, Lyon, Bordeaux, Évreux) et à l'international (Bruxelles, Lausanne), nous repoussons les limites du possible et accompagnons nos clients dans leur transformation digitale.
En 2024, notre chiffre d'affaires atteint 83 millions d'Euros, reflétant notre croissance constante et notre engagement envers nos clients. Chez Infogene, nous cultivons l'équilibre entre la souplesse d'une startup et la solidité d'une entreprise établie. Chaque jour, nous innovons pour répondre aux défis numériques d'aujourd'hui et de demain, avec passion et pragmatisme. En tant que Data Analyst (F/H), vous jouez un rôle central dans l'exploitation de la donnée pour éclairer les prises de décision.
Vos principales responsabilités :
- Recueillir, analyser et comprendre les besoins métiers en matière de données.
- Collecter, structurer et fiabiliser les données à partir de différentes sources (bases de données, outils BI, API, fichiers externes).
- Construire des tableaux de bord et des rapports automatisés (via Power BI, Tableau, Looker, etc.).
- Réaliser des analyses exploratoires et statistiques pour identifier des tendances, anomalies ou leviers d'optimisation.
- Accompagner les métiers dans la lecture et l'appropriation des indicateurs.
- Collaborer avec les équipes Data Engineering pour améliorer la qualité des sources et pipelines.
- Participer à l'amélioration continue des pratiques Data au sein de l'organisation.
Stack technique :
- Maîtrise des langages de requêtage (SQL impératif, BigQuery, DAX).
- Bonne connaissance des outils de visualisation de données (Power BI, Tableau, Looker, etc.).
- Connaissances en Excel avancé, manipulation de données, statistiques descriptives.
- Sensibilité aux modèles de données, data quality, et gouvernance.
- Expérience avec des langages comme Python, ou R.
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