Emploi Data analyst senior

Le poste s'articule autour de 3 thématiques.

1. Investigation des données et des processus

• Analyser les données issues de plusieurs applications métier et sources techniques.
• Reconstituer le parcours complet d'un booking de sa création à sa confirmation.
• Identifier les événements manquants, non historisés ou écrasés.
• Vérifier la cohérence entre les règles métier attendues et les comportements observés dans les données.
• Détecter les éventuels contournements ou anomalies de processus.

2. Analyse des causes et remédiation

• Mener des analyses de causes racines.
• Documenter les écarts observés, leurs impacts et leurs origines.
• Construire un plan de remédiation pragmatique et priorisé.
• Proposer des solutions permettant d'améliorer la traçabilité à court et long terme.
• Évaluer la faisabilité d'une stratégie d'historisation (event logs, snapshots, audit trails...).

3. Support opérationnel

• Accompagner les équipes métier et techniques dans la résolution de problématiques complexes.
• Réaliser des analyses ad hoc sur des incidents ou anomalies remontés par les utilisateurs.
• Tester et valider des hypothèses à l'aide des données.
• Produire des analyses factuelles et reproductibles permettant d'accélérer les prises de décision.

Livrables attendus

• Cartographie de processus.
• Cartographie des sources de données et de leur qualité.
• Reconstitution de parcours complets.
• Inventaire des gaps et analyse des causes.
• Stratégie cible de traçabilité.
• Plan de remédiation priorisé.
• Analyses opérationnelles de support aux équipes.
• Restitution exécutive et feuille de route.

Expérience

• Minimum 5 ans d'expérience en Data Analysis.
• Expérience avérée d'investigation sur des données complexes et multi-sources.
• Habitude des environnements où les processus métier sont partiellement documentés.
• Expérience en analyse de causes racines et résolution de problèmes.
• Une expérience dans les secteurs Transport, Logistique, Supply Chain ou Maritime constitue un réel avantage.

Compétences techniques

• Excellente maîtrise de SQL.
• Jointures complexes, analyses temporelles et contrôles de cohérence.
• Exploration de tables RAW et investigation de données opérationnelles.
• Reconstitution de parcours et séquences d'événements à partir d'identifiants, timestamps et statuts.
• Bonne compréhension des problématiques de qualité, gouvernance, historisation et traçabilité de la donnée.

Compétences appréciées

• Snowflake.
• Data Warehouse / Data Lake.
• Event Logs et Audit Trails.
• Architectures Event-Driven.
• Stratégies de snapshots et historisation.
• Environnements cloud data.