Data analyst (h/f)

Description du poste :
Grâce à son expertise technique et son leadership, il ou elle jouera un rôle essentiel dans la structuration de l'équipe Data & Innovation, en étroite collaboration avec les quatre autres pôles - Data Quality, Data Analytics, Data Science & Data Strategy - ainsi qu'avec la Digital Factory et la DSI.
1. Enjeux techniques et architecturaux
- Piloter les choix d'architecture data et de traitements pour garantir robustesse, scalabilité et évolutivité.
- Concevoir et optimiser des pipelines de données dans un environnement moderne (Talend, Snowflake, Power BI/Qlik, Python, RPA).
- Assurer la mise en œuvre des meilleures pratiques pour le traitement, le stockage et la sécurisation des données.
2. Machine Learning Engineering
- Préparer l'évolution de la stack technologique et des compétences de l'équipe pour accueillir les premiers cas d'usage IA dès mi-2025.
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Science pour anticiper les besoins techniques des projets IA.
- Équilibrer les enjeux techniques, humains et organisationnels pour garantir une transition fluide et efficace.
3. Management et organisation
- Superviser l'équipe de Data Engineering externe (4 ETP) et renforcer les synergies avec l'équipe interne.
- Développer les compétences des collaborateurs et accompagner leur montée en puissance.
- Assurer une collaboration fluide avec les équipes Data Science, Data Analysis et les autres parties prenantes internes.
- Mettre en place une méthodologie de travail rigoureuse pour garantir des livrables de qualité dans les délais impartis.
4. Collaboration et amélioration continue
- Être le point de contact entre les équipes métiers, techniques et la DSI pour traduire les besoins en solutions opérationnelles.
- Identifier et implémenter des opportunités d'amélioration continue dans l'écosystème Data.
Description du profil :
Compétences techniques :
- Diplômé d'une grande école dans la gestion DATA
- Expertise avancée en pipelines de données, ETL/ELT (Talend).
- Maîtrise des environnements Cloud et Data Warehousing (Snowflake).
- Expérience concrète en machine learning engineering, avec la capacité d'intégrer et d'industrialiser des cas d'usage IA.
- Maîtrise des langages Python et SQL.
Qualités humaines :
- Leadership naturel et capacité à motiver une équipe.
- Culture du résultat et capacité à gérer des projets dans des environnements exigeants.
- Excellentes compétences relationnelles pour collaborer avec des profils variés.
- Esprit entrepreneurial et goût du challenge.
Vous souhaitez intégrer une équipe et un groupe qui a de grandes ambitions.
Une organisation du travail hybride est proposée (télétravail + présentiel).