Descriptif du poste:\nSalaire: Entre 40 000 € - 70 000 € par an \nTu es passionné(e) par la data et tu aimes résoudre des problématiques opérationnelles complexes ? Comprendre pourquoi un produit est en rupture, optimiser les niveaux de stock, fiabiliser les prévisions ou améliorer la performance logistique te motive ?\nRejoins notre Guild Data Discoverii et accompagne des acteurs majeurs du retail et de la grande distribution dans la transformation et l'optimisation de leur Supply Chain grâce à la Data.\nMissions \n* \nCadrer les besoins fonctionnels : échanger avec les équipes Supply Chain, métier, IT et direction pour comprendre les enjeux et définir les analyses pertinentes. \n* \nExtraire et exploiter la donnée : requêter des environnements Data à grande échelle pour analyser les flux, les stocks, les ventes et les approvisionnements. \n* \nAnalyser la performance Supply Chain : suivre les principaux KPIs et identifier les facteurs expliquant les variations de performance. \n* \nAnalyser les stocks : étudier les niveaux de stock, les rotations, les couvertures, les surstocks et les ruptures afin d'identifier les leviers d'optimisation. \n* \nAnalyser les prévisions : comparer les prévisions à la demande réelle, mesurer les écarts et identifier les facteurs pouvant améliorer la qualité des prévisions. \n* \nOptimiser l'approvisionnement : analyser les besoins, les commandes, les délais fournisseurs et les flux pour contribuer à améliorer la disponibilité produit tout en maîtrisant les stocks. \n* \nIdentifier les anomalies : détecter les écarts, ruptures, surstocks ou comportements inhabituels et mettre en place des analyses permettant d'en comprendre les causes. \n* \nConstruire des outils de pilotage : concevoir des dashboards et des KPIs permettant aux équipes Supply Chain de suivre leur activité et de prendre des décisions rapidement. \n* \nModéliser et analyser les scénarios : exploiter la donnée pour évaluer l'impact de différentes hypothèses sur les stocks, les ventes ou les flux. \n* \nRestituer avec impact : transformer les analyses en recommandations concrètes et les présenter auprès d'interlocuteurs métier, opérationnels et direction. \n\nProfil recherché:\n\nEn 1er, un savoir-être en phase avec notre culture : \n* \nTu es curieux(se) et tu aimes comprendre les problématiques opérationnelles derrière les données. \n* \nTu as un esprit analytique et apprécies les problématiques complexes. \n* \nTu sais challenger les besoins et aller au-delà du simple reporting. \n* \nTu communiques avec clarté auprès d'interlocuteurs techniques comme métiers. \n* \nTu es autonome, pragmatique et orienté(e) solutions. \nEn 2nd, un bagage technique solide : \n* \nUne expérience de 5 ans ou plus en Data Analyse. \n* \nUne très bonne maîtrise de SQL et une expérience sur des volumes de données importants. \n* \nUne expérience avec Python et ses librairies analytiques (Pandas, NumPy, PySpark). \n* \nUne bonne compréhension des bases de données relationnelles et NoSQL. \n* \nUne expérience des environnements Cloud (GCP ou Azure). \n* \nUne bonne maîtrise de Git et des pratiques de développement collaboratif. \nLes petits plus qui feront la différence : \n* \nUne maîtrise de Looker Studio, Looker / LookML ou Tableau. \n* \nUne connaissance des architectures Data Lake / Data Warehouse. \n* \nUne expérience avec des problématiques de prévision de la demande ou de forecasting. \n* \nUne expérience en méthodologie Agile / Scrum. \n* \nUne expérience dans le retail, la grande distribution ou la Supply Chain. \n* \nUne connaissance des problématiques de stocks, approvisionnement, transport, logistique ou prévisions. \nEt surtout, tu as envie de rejoindre une équipe où la Data permet de résoudre des problématiques Supply Chain concrètes et d'avoir un impact direct sur la performance opérationnelle ?\nAlors rejoins-nous et construisons ensemble la Supply Chain data-driven de demain !\nCe que nous t'offrons \n* \nUn CDI avec un salaire attractif qui évolue selon ton expérience et tes compétences. \n* \nDes missions à forte valeur ajoutée auprès d'acteurs majeurs du retail et de la grande distribution. \n* \nDes environnements techniques modernes et des problématiques Data concrètes. \n* \nUne montée en compétences