
Data Analyst H/F - Michael Page
- Villeneuve-la-Garenne - 92
- CDI
- Michael Page
Les missions du poste
Notre client, entreprise dédiée à la gestion et à l'exploitation d'un service de vélos en libre-service, il favorise une mobilité urbaine durable et accessible à tous.En tant que Data Analyst, vous aurez les responsabilités suivantes :
Amélioration de la qualité des réparations et réduction de redondances pannes :
* Comprendre grâce aux statistiques les phénomènes influant sur les retours rapides des vélos en atelier,
* Présenter les résultats aux équipes opérationnelles pour mettre en place des actions,
* Définir des métriques et les suivre dans le temps,
* Suivre les échantillons de vélos avec améliorations techniques pour déterminer leurs performances.
Mise à disposition les analyses et rapports nécessaires au bon fonctionnement des différents services :
* Recueillir les demandes en données/analyses des métiers en proposant des solutions techniques durables dans le temps permettant de répondre aux besoins,
* Préparer les supports hebdomadaires contenant les statistiques nécessaires au pilotage des opérations de l'entreprise,
* Mettre en place des systèmes surveillances des métriques clés permettant d'avoir connaissance au plus tôt de l'occurrence d'un problème sur les vélos.
Mise en place d'une gouvernance de la donnée :
* Définir et appliquer des standards de quaité, de sécurité et de traçabilité des données,
* Collaborer avec les équipes IT et métiers pour garantir la cohérence et l'accessibilité des données.
Télétravail.
Le profil recherché
Le profil recherché :
* Ingénieur(e) ou master 2 minimum en science des données, statistique ou mathématiques,
* Plusieurs années d'expériences en tant que Data Analyst en entreprise sont un plus.
Compétences techniques :
* Les compétences en base de données relationnelles (et langage SQL) sont indispensables,
* Très bonne maîtrise des outils de visualisation et de bureautique (Power BI, Power Query & Excel),
* Solides compétences programmation Python (orienté analyses) ainsi que des bibliothèques utiles à la visualisation des données (Pandas, Scikit-learn, NumPy, matplotlib...).