Vous serez le garant de la qualité et de la cohérence des données pour nos tableaux de bord et audits.<br/> <br/> Analyse & Modélisation : Concevoir des modèles de données (fichiers plats/CSV) à partir de sources variées et définir les règles de transformation et d'agrégation.<br/> <br/> <br/> Reporting & Visualisation : Alimenter et optimiser les tableaux de bord sous Google / Looker Studio pour assurer un pilotage efficace.<br/> <br/> <br/> Consolidation Internationale : Collecter, vérifier et uniformiser les données de formation issues de différents pays (gestion des UUID, formatage CSV standardisé).<br/> <br/> <br/> Qualité & Documentation : Mettre en place des contrôles qualité rigoureux (audit, nettoyage), documenter les processus de transformation et maintenir le référentiel des règles de gestion.<br/> <br/> <br/> Approche Analytique : Traduire les problématiques business en questions analytiques claires et proposer des recommandations actionnables.<br/> <br/> <br/> <br/> Vous êtes un(e) Business Analyst ou Chargé(e) de Data avec une forte appétence pour la tuyauterie de données et la qualité.<br/> <br/> <br/> <br/> Hard Skills<br/> <br/> Excellente maîtrise d'Excel / Google Sheets et de la manipulation de fichiers CSV. Expertise en Visualisation de données (Google / Looker Studio).<br/> <br/> <br/> Expérience avec Databricks, SQL ou Python (pour l?automatisation & Data Flows). Capacité à gérer des modèles de données simples et efficaces.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Soft Skills<br/> <br/> Rigueur absolue et souci du détail (Data Quality).<br/> <br/> <br/> Esprit critique et résolution de problèmes. Aisance relationnelle pour échanger avec des interlocuteurs internationaux et techniques.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Outils<br/> <br/> Tableau (Outil de Data Visualisation) :<br/> <br/> Maîtrise des outils de dataviz pour préparer et présenter les données afin de faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques.<br/> <br/> <br/> Capacité à tirer parti d'une plateforme analytique en libre-service, comprendre les avantages et les défis de la visualisation de données, et savoir partager les résultats via des tableaux de bord.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> DataBricks (Plateforme Big Data/Data Science) :<br/> <br/> Nécessite une compréhension des systèmes d'analyse et de traitement de données. Les compétences sont liées aux processus de qualité des données (collecte, caractérisation, nettoyage, contextualisation, catégorisation, corrélation, catalogage).<br/> <br/> <br/> Aptitude à écrire du code efficace et pérenne, notamment pour l'analyse syntaxique des données et la collecte via des API.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> CCube / Dataiku (Outils Data) :<br/> <br/> Ces outils nécessitent généralement des compétences de Data Analyst ou Data Scientist, notamment la maîtrise de langages de programmation comme SQL, Python ou R.<br/> <br/> <br/> Savoir manipuler et nettoyer efficacement de grandes quantités de données. Avoir des connaissances en techniques statistiques et en modélisation de données.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Anglais : Courant<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/>