Spécialiste en Intelligence de Données

il y a 4 jours


Paris, Île-de-France Cherry Pick Temps plein
Rôle et Responsabilités

Le rôle combine les compétences de Data Analyste et Developer pour contribuer à la transformation de la société vers une prise de décision basée sur les données (data-driven decision making).

Missions Principales
  • Collecter, analyser, enrichir et transformer les données internes et externes pour améliorer les processus décisionnels au sein des différentes équipes.

Votre première mission principale sera de créer un système de gestion des actifs numériques (Digital Asset Management): développer une plateforme interne pour la gestion, le stockage et la recherche d'images et de documents associés aux produits. Le DAM devra permettre une organisation efficace, un accès rapide et une gestion de versions des assets numériques.

Tâches Spécifiques
  • Identifier les flux de données nécessaires et récupérer les données internes (ERP, CRM, etc.) ainsi que des sources externes (scraping de sites concurrents, données publiques, etc.) pour enrichir les analyses.
  • Effectuer des analyses avancées des données en utilisant des outils comme Python (pandas, scikit-learn), PowerBI pour créer des rapports et dashboards adaptés aux besoins des équipes business.
  • Programmer des solutions en Python et d'autres technologies web (Javascript, Node.js, React) pour répondre aux besoins des équipes métier et faciliter l'accès à l'information.
  • Collaborer avec les équipes commerciales, logistique, marketing et autres départements pour comprendre leurs besoins et leur fournir des analyses pertinentes.
  • Apprendre de manière autonome, être proactif dans la mise à jour des connaissances techniques et appliquer les nouvelles technologies pour l'enrichissement des données et l'amélioration des processus.

La réussite du déploiement du Digital Asset Management est primordiale. Vous serez également chargé(e) de garantir que les données collectées sont pertinentes, exactes et fiables pour les analyses et décisions.

Compétences et Qualifications
  • Maîtrise des langages Python, JavaScript, Node.js, React.
  • Expertise avec les outils de data science : pandas, scikit-learn, Jupyter Notebook.
  • Expérience avec la gestion de versions via Git, et l'utilisation de Visual Studio et des environnements virtuels.
  • Expérience de scraping et collecte de données externes.
  • Connaissances sur les plateformes Azure et gestion de données sur cloud.

L'estimation du salaire annuel est comprise entre 60 000€ et 90 000€, selon votre expérience et vos qualifications.



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