Data Analyst – Data

Qui sommes-nous ? Le Groupe Paragon, leader mondial de la transformation des process métiers, de la communication client omnicanale et de l'identification des produits et des personnes est présent à l'international dans 17 pays et emploie plus de 10 000 personnes à travers l'Europe pour un chiffre d'affaires annuel de plus d'1,5 milliards d'€. Votre poste Le/La Data Analyst – Data & AI a pour mission de transformer les données de l’entreprise en informations actionnables pour les équipes métiers (finance, opérations, direction) et de contribuer à l’industrialisation des usages data et IA. Il/Elle collecte, prépare et analyse les données, construit des tableaux de bord, met en production des traitements analytiques et collabore avec les équipes IA pour intégrer des modèles (statistiques, machine learning) dans les processus métier. Missions détaillées 1. Compréhension des besoins métiers & cadrage
• Recueillir et challenger les besoins des équipes métiers (finance, business, opérations, direction) en matière de reporting, d’analytique et de cas d’usage IA.
• Traduire ces besoins en spécifications fonctionnelles et en jeux de données exploitables.
• Prioriser les demandes avec les parties prenantes et proposer des solutions data pragmatiques (dashboards, analyses ponctuelles, modèles prédictifs simples…). 2. Collecte, préparation et qualité de la donnée
• Identifier les sources de données pertinentes (systèmes financiers, ERP, CRM, outils métiers, fichiers plats, API, etc.).
• Mettre en place ou exploiter des flux de collecte de données et définir les règles de gestion associées.
• Nettoyer, transformer et structurer les données
• Documenter les jeux de données (dictionnaire de données, règles de calcul, périmètre fonctionnel). 3. Analyse de données, reporting & data visualisation
• Construire et mettre à jour des tableaux de bord (Power BI) et rapports automatisés pour suivre la performance, les KPI financiers et opérationnels.
• Réaliser des analyses exploratoires et statistiques pour identifier tendances, corrélations, segments, anomalies et opportunités d’optimisation.
• Présenter les résultats de manière claire et pédagogique. 4. Contribution aux cas d’usage IA & industrialisation
• Collaborer avec les équipes IA pour :
• Préparer les datasets d’entraînement et de test,
• Définir les variables pertinentes,
• Suivre les performances des modèles (précision, dérive, robustesse).
• Industrialiser la mise à disposition des résultats des modèles (scores, prévisions, classifications) dans les outils métiers ou les dashboards.
• Participer à la gouvernance des données et des modèles : traçabilité des données, documentation, suivi de la qualité et des impacts métier. 5. Suivi de projet & communication
• Participer aux projets data/IA de bout en bout : cadrage, spécifications, développement, tests, mise en production et amélioration continue.
• Établir des spécifications techniques (requêtes SQL, logique de calcul, règles de transformation) à partir de l’analyse des besoins.
• Reporter l’avancement des travaux (charges, risques, livrables) au chef de projet / responsable data.

Profil recherché
Formation et expérience
• Bac +5 (école d’ingénieur, université, data / statistiques / IA) ou équivalent.
• Première expérience significative en tant que Data Analyst / Business Analyst Data Compétences techniques
• Excellente maîtrise de SQL pour l’extraction et la préparation de données.
• Bonne maîtrise d’au moins un langage d’analyse de données (Python ou R) pour le nettoyage, l’exploration et les traitements statistiques de base.
• Maîtrise d’un outil de data visualisation (Power BI)
• Connaissance des concepts de base du machine learning (modèles supervisés / non supervisés, métriques de performance) et intérêt marqué pour l’IA appliquée.
• Notions de modélisation de données (schémas, data warehouse, data mart) et de gestion de bases de données relationnelles.
• Compétences dans les protocoles MCP et A2A Compétences comportementales
• Excellentes capacités d’analyse, de synthèse et de vulgarisation auprès d’interlocuteurs non techniques.
• Sens du service, orientation business, capacité à challenger les demandes et

à propos
er des solutions.
• Rigueur, fiabilité, attention aux détails (qualité de la donnée, cohérence des chiffres).
• Esprit d’équipe, envie de travailler en transverse avec l’IT, la finance, les opérations et les équipes IA. Process de recrutement
• Entretien avec le Head of Talent Acquisition
• Entretien avec le Directeur de la Production
• Entretien avec le CTO