Consultant(e) Senior Data Analyst
- Collaborer avec les différentes parties prenantes pour comprendre, définir et prioriser les besoins métiers (design thinking, ateliers, ...).
- Coordonner et interagir avec les équipes techniques afin d'anticiper les risques, traduire les besoins fonctionnels, et de garantir la bonne exécution des projets.
- Cartographier, acquérir et préparer les données en s'assurant de leur qualité, de leur cohérence et de leur pertinence en fonction de objectifs du projet.
- Acquérir des données et concevoir des flux de données sous SQL.
- Transformer les données en indicateurs et analyses opérationnelles tout en étant capable de fournir des insights décisionnels pertinents en collaboration étroite avec le client.
- Explorer et affiner les résultats à l'aide d'outils de BI ou de data mining (SQL/Python) pour la Data Visualisation, en développant un data storytelling percutant afin de fournir aux clients des recommandations claires et impactantes.
- Concevoir et développer des solutions avancées de reporting et de visualisation de données, en utilisant des outils tels que Power BI, Tableau, ou Dataiku.
- Développement et diffusion de connaissances : participation à des formations, animation de groupes de travail, et diffusion de supports internes et externes.
- Contribution à la notoriété du cabinet : rédaction de publications (articles, études, etc.), intervention lors de salons et événements professionnels.
- Développement commercial : participation à l'identification des besoins clients et aux actions commerciales.
- Formation de haut niveau (Bac +5) en université, école d'ingénieur ou de commerce.
- Expérience minimale de 2 ans en tant que Data Analyst, avec une solide expertise en analyse et visualisation de données. Une expérience initiale en conseil est fortement appréciée.
- Expert en SQL pour la manipulation de données. La maitrise de Python pour l'analyse de données est un plus.
- Maîtrise des outils BI et Data Visualisation, incluant les concepts, méthodologies et outils tels que Tableau, Power BI, Qlik, etc.
- Bonne compréhension des processus d'extraction, transformation et chargement des données (ETL), et expérience avec des outils ETL tels que Dataiku.
- Une expérience sur des plateformes cloud (Azure, Google Cloud Platform, AWS) constitue un atout majeur.
- Connaissance des concepts d'entrepôts de données (normalisation, OLAP, OLTP, modèle de données Vault, graphes, schémas en étoile et flocon) appréciée.
- Capacité à encadrer des consultants juniors en mission ou sur des projets internes.
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