Description de l'offre d'emploi: L’ISCOD, spécialiste de la formation en Digital Learning, recherche pour son entreprise partenaire, une entreprise de logiciels, un Data Product Manager en contrat d'apprentissage, pour préparer l’une de nos formations diplômantes reconnues par l'Etat de niveau 5 à niveau 7 (Bac2, Bachelor/Bac3 et Mastère/Bac5) Optez pour l’alternance nouvelle génération avec l'ISCOD ! : Profil: D’une expérience en environnement Data / BI D’une bonne compréhension des enjeux Finance (contrôle de gestion, FP&A, performance) D’une expérience sur GCP (BigQuery, data pipelines…) D’une maîtrise d’un outil de visualisation (Power BI, Looker ou équivalent) D’une capacité à traduire un besoin métier en modèle de données exploitable Vous vous reconnaissez dans : Une forte capacité d’analyse et de structuration Une posture transverse et collaborative Une capacité à vulgariser des sujets techniques auprès des métiers Un esprit orienté valeur et performance Langues : Anglais niveau B2 requis, lié à un contexte internationalPoste basé à Ronchin (59)Rémunération selon niveau d’études âge Poste à pourvoir dès que possible ! : Missions: Construction & Publication des données Participer au cadrage fonctionnel des besoins Finance Concevoir et contribuer à la construction des aggregated datasets sur GCP (modèles analytiques, tables agrégées, data marts) Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données publiées Documenter les datasets et assurer leur maintenabilitéReporting & Exploitation Gérer les demandes autour des solutions de reporting existantes (Finadeo) Développer et optimiser des dashboards Power BI ou Looker Accompagner les métiers dans l’interprétation et l’usage des indicateurs Construire des modèles de données adaptés aux usages Finance (P&L, forecast, performance BU, KPIs corporate) Stratégie Data & Rôle transverseParticiper à la mise en place de la stratégie Data du domaine Finance & Performance Être le point de liaison entre équipes Finance et équipes Data techniques Contribuer aux phases de cadrage, de construction et de tests des dataset Identifier des opportunités d’amélioration continue des outils et des usages :
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