Le Conseil Interprofessionnel des Vins de Provence est l'association interprofessionnelle qui réunit les trois appellations : Cotes de Provence, Coteaux d'Aix en Provence et Coteaux Varois en Provence. Représentant 600 domaines, caves coopératives et négociants, l'interprofession assure les missions de promotion/communication, d'analyse économique et d'accompagnement R&D et technique. L'équipe de 19 personnes est constituée en 5 pôles : Marketing/communication, économie, territoire, technique et administratif. La ou le Data Analyst, au sein d'un service de 4 personnes, participe à l'analyse économique de la filière, à travers la veille concurrentielle (autres régions productrices de rosé), le suivi de l'économie locale (comme les contractualisations de vente de vin en vrac, l'édition régulière des cours, le suivi des stocks) et le pilotage d'outils d'édition statistique afin d'apporter, tant en interne qu'auprès des adhérents et partenaires du CIVP, une compréhension claire des marchés. Missions Principales Analyses approfondies de nos entrepôts de données et des datas récoltées auprès des adhérents du CIVP. Edition, amélioration et diffusion régulière de tableaux de bord. Analyse et synthèse de panels de suivi des ventes locales (ventes aux domaines). Auditer notre système Power BI. Participation à la communication des analyses à destination des cibles du CIVP : adhérents, professionnels, presse. Autres Missions Revue de nos statistiques d'exportations de vins afin de créer, notamment, une veille concurrentielle. Appui, ponctuel et si nécessaire, à notre hotline de notre plateforme déclarative à destination de nos adhérents. Prise en main et proposition d'amélioration du notre système d'emailing (MailChimp via WordPress à ce jour) Compétences Analyse de données : Maîtrise avancée d’Excel (formules, TCD, nettoyage), et bonne pratique de Power BI (création de dashboards clairs, filtrables, interactifs). Statistiques : Connaissances solides en statistiques descriptives et comparatives (évolution, variation, pondération, moyennes, médianes…). Manipulation de données : Bonne maîtrise de SQL ou Power Query pour explorer, croiser et transformer des bases de données.