Au sein du bureau de Paris, la business unit Digital Customer (350 collaborateurs) accompagne les grandes entreprises françaises et internationales dans leurs projets de transformation. La BU accompagne en particulier les secteurs du Luxe, du Retail, de la Beauté, de l'Hospitalité, des Services et des FMCG.
Au cœur des plus grands enjeux actuels et futurs de ces secteurs, vous accompagnerez nos clients dans leurs projets de transformation les plus importants : lancement de nouvelles offres et de produits, digitalisation des parcours et processus métier, amélioration de la connaissance client, performance de la Supply Chain, exploitation des données pour la recherche et l'innovation, refonte des modèles de distribution…
Au sein de la BU DC, l'offre Data, Analytics & AI (80 consultants au sein de la communauté) accompagne les directions métiers, Data & IT dans leurs transformations liées aux données. Les enjeux sont vastes : le renforcement de la connaissance client pour mieux cibler les actions Marketing, l'automatisation de processus via l'IA, la monétisation des données en sont des exemples. Nos équipes vont intervenir de bout en bout sur ces projets de transformation, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle.
Nous recherchons des Analytics Engineers capables d’intervenir tout au long de la chaîne de valeur data, de la réflexion stratégique à la mise en œuvre opérationnelle. Vous accompagnerez nos clients dans la structuration de leurs usages data, la définition d’indicateurs de performance pertinents et le déploiement de solutions analytiques robustes. Vous évoluerez sur des environnements data modernes en vous appuyant sur SQL et Power BI (indispensable), avec, selon les missions, GCP BigQuery, Databricks ou Snowflake. La maîtrise de dbt et/ou d’autres outils de dataviz (Tableau, Looker…) constituera un véritable atout.
Case n°1 :
Grand acteur mondial du Luxe
Dans un contexte de transformation majeure du SI, accompagnement du groupe dans la refonte complète des usages Analytics pour les périmètres Retail et Finance.
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Cadrage des besoins métiers et définition des indicateurs de pilotage clés pour les directions Retail et Finance
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Modélisation des données en vue d’une mise à disposition en self-service analytics pour les équipes métiers
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Spécification, conception et pilotage des transformations des données brutes dans dbt (modèles, règles de gestion, tests de qualité)
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Contribution à la gouvernance data et à la structuration des usages Analytics
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Pilotage et delivery des nouveaux dashboards de performance et de pilotage de l’entreprise (Power BI)
Case n°2 :
Grand acteur international des Cosmétiques
Accompagnement dans la refonte de la méthodologie d’audit des usines de production, avec un fort enjeu de fiabilisation et de pilotage global.
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Cadrage du projet et formalisation des besoins des équipes Qualité, Industrielles et Corporate
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Conception d’un dashboard automatisé couvrant la collecte, la transformation et la visualisation des données d’audit
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Mise en place de vues analytiques à différents niveaux de granularité (zone géographique, site, usine)
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Transformation et structuration des données dans GCP / BigQuery
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Définition de la gouvernance data, des rôles et des rituels de pilotage associés
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Construction du cockpit de pilotage pour le suivi des audits et la prise de décision
Case n°3 :
Grand acteur FMCG
Mise en place des dispositifs de pilotage data du plan stratégique visant à améliorer les compositions nutritionnelles des produits du groupe.
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Cadrage des nouveaux dashboards de pilotage : définition des KPI, parcours utilisateurs et UX Design
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Préparation et transformation des données dans Databricks
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Delivery des dashboards de pilotage dans Power BI à destination des équipes Corporate et Métiers
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Structuration des indicateurs de suivi de la performance nutritionnelle à différentes échelles (produit, gamme, portefeuille)
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Cadrage de cas d’usage d’Advanced Analytics pour faciliter les simulations (composition produit, tendances d'évolution...)
