Contexte de l’entreprise Dans le cadre de son développement et de la modernisation de ses outils de pilotage, l’entreprise souhaite renforcer l’exploitation de ses données internes afin d’améliorer sa performance commerciale, opérationnelle et financière. L’entreprise dispose de plusieurs sources de données issues notamment des outils de production, des outils de caisses, des données commerciales, des inventaires et des suivis de marge. L’objectif est de mieux structurer, fiabiliser et analyser ces informations pour faciliter la prise de décision. Ce poste s’inscrit dans une démarche de transformation digitale, d’amélioration continue et de valorisation des données. Objectifs du poste L’alternant aura pour objectif principal de contribuer à la mise en qualité, à l’analyse et à l’exploitation des données de l’entreprise. Il interviendra à la croisée de plusieurs métiers : Data Analyst, contrôle de gestion et systèmes d’information. Son rôle sera d’aider les équipes à mieux comprendre les données disponibles, à identifier les écarts, à automatiser certains suivis et à proposer des outils de reporting simples, fiables et utiles au quotidien. Missions principales Nettoyage et fiabilisation des données Nettoyer, structurer et fiabiliser les bases de données existantes. Identifier les doublons, incohérences, données manquantes ou erreurs de saisie. Participer à la mise en place de règles de contrôle et de qualité des données. Contribuer à l’harmonisation des formats et des référentiels internes. Analyse des données de production et de caisses Faire dialoguer les données issues de l’outil de production avec celles provenant de l’outil de caisses. Comparer les volumes produits, vendus, stockés et facturés. Identifier les écarts entre les données opérationnelles et les données commerciales. Participer à la mise en place d’indicateurs de suivi fiables. Amélioration de la qualité des données commerciales Participer à l’analyse et à la fiabilisation des données commerciales. Contribuer à la mise à jour des bases articles, prix, ventes, clients ou familles de produits. Aider à mieux structurer les données nécessaires au suivi de l’activité. Proposer des améliorations pour rendre les données plus cohérentes et exploitables. Suivi des inventaires et des marges Contribuer au suivi et à l’optimisation des données liées aux inventaires. Participer à l’analyse des marges par produit, famille de produits, point de vente ou période. Identifier les écarts de marge et participer à leur explication. Aider à construire des indicateurs permettant de mieux piloter la rentabilité. Reporting, tableaux de bord et automatisation Mettre en place des tableaux de bord simples, lisibles et exploitables. Automatiser certains reportings récurrents lorsque cela est possible. Proposer des outils d’aide à la décision pour les équipes commerciales, opérationnelles et financières. Participer à des projets liés à l’intelligence artificielle, à l’automatisation et à la valorisation des données. Accompagnement des équipes Accompagner les équipes internes dans une meilleure compréhension des données. Aider les utilisateurs à interpréter les indicateurs et les écarts constatés. Participer à la formalisation de procédures simples d’utilisation et de contrôle des données. Être force de proposition pour améliorer les méthodes de travail autour de la donnée. Lieu : Palaiseau Contrat d'apprentissage base 35h/semaine Avantage repas Compétences techniques attendues Bonne maîtrise d’Excel. Connaissances en bases de données. Premières notions en SQL appréciées. Connaissances en analyse de données. Sensibilité aux outils de Business Intelligence. Capacité à manipuler, croiser et fiabiliser des volumes de données. Intérêt pour l’intelligence artificielle, l’automatisation et les outils digitaux. Une connaissance de Power BI, Python, ERP, outils de caisse ou logiciels de gestion serait un plus. Qualités personnelles recherchées Rigueur et sens du détail. Esprit d’analyse et de synthèse. Curiosité et goût pour la résolution de problèmes. Autonomie progressive et capacité à prendre des initiatives. Bon relationnel avec les équipes métiers. Capacité à vulgariser des sujets techniques. Sens de l’organisation. Fiabilité et discrétion dans le traitement des données. Intérêt pour les enjeux de performance commerciale, financière et opérationnelle. Formation souhaitée Formation en cours de type : BUT informatique, statistique, data, gestion des entreprises ou systèmes d’information. Licence ou Bachelor en Data Analyse, Big Data, Intelligence Artificielle, informatique, gestion ou contrôle de gestion. Master en Big Data, IA, Data Management, Business Intelligence, contrôle de gestion ou systèmes d’information. École d’ingénieur, école de commerce ou formation spécialisée en data et transformation digitale. Outils ou connaissances appréciés Les connaissances suivantes seraient un ...