Data Analyst SQL (H/F)

Rejoignez une grande entreprise du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Analyst, au cœur d'une transformation numérique majeure. Vous intégrerez l'équipe dédiée au pilotage de la performance et de l'expérience collaborateur, responsable de la conception et de l'optimisation des dashboards stratégiques et des pipelines de données pour l'ensemble de l'organisation.

Votre mission consistera à mesurer, analyser et piloter l'expérience numérique des collaborateurs à travers plusieurs dimensions : adoption des solutions collaboratives, performance opérationnelle, gouvernance des données et évolution des écosystèmes technologiques. Vous travaillerez dans un environnement Cloud moderne (Google Cloud Platform), avec des données provenant de multiples sources (PostgreSQL, Google Sheets, fichiers CSV, bases relationnelles et non-relationnelles), que vous normaliserez et consoliderez dans un Data Warehouse centralisé.

Vous serez responsable de la création de tableaux de bord interactifs et du suivi des indicateurs clés de performance (KPI) métier, en veillant à l'optimisation constante des requêtes et des pipelines de données. Vous participerez également à la gouvernance des projets Data, à la documentation des modèles et à l'identification des nouvelles opportunités d'analyse pour supporter les décisions stratégiques.

L'environnement de travail est Agile/Scrum, collaboratif et axé sur l'innovation. Vous bénéficierez d'une grande autonomie dans la définition et l'exécution de vos analyses, tout en étant étroitement associé aux équipes métier pour garantir l'alignement des livrables avec les besoins opérationnels.

Responsabilités :

• Développer, maintenir et optimiser des requêtes SQL et BigQuery complexes pour l'extraction et la transformation de données
• Concevoir et administrer des dashboards d'analyse DEX, NPS/UX et de suivi d'adoption dans Looker Studio et AppSheet
• Créer des tableaux de bord de suivi pour l'adoption de solutions collaboratives (Google Workspace, Gemini) et la décroissance des technologies legacy (Office, SCCM)
• Exploiter et consolider des données provenant de multiples sources hétérogènes (bases PostgreSQL, Google Sheets, fichiers structurés et non-structurés)
• Assurer l'extraction, la normalisation et l'intégration des données dans le Data Lake et le Data Warehouse
• Identifier, définir et suivre les KPI critiques pour le pilotage de la performance opérationnelle et de l'expérience collaborateur
• Participer à la conception et l'optimisation des pipelines de données pour garantir scalabilité et performance
• Rédiger et maintenir la documentation des modèles de données, des rapports et des méthodologies utilisées
• Contribuer à la gouvernance des projets Data et à la feuille de route des initiatives analytiques
• Analyser les logs techniques et les données d'expérience utilisateur (DEX, NPS) pour...

Profil recherché

Indispensables :

• Maîtrise avancée de SQL avec capacité à rédiger, optimiser et déboguer des requêtes complexes
• Expérience confirmée de BigQuery : manipulation, optimisation des performances, compréhension des spécificités du service Google Cloud
• Excellente connaissance de Looker Studio pour la création de dashboards interactifs et la mise en forme de données
• Pratique d'AppSheet ou d'outils équivalents de création d'interfaces de reporting sans code
• Capacité démontrée à identifier, formaliser et suivre les KPI métier critiques
• Expérience dans l'exploitation de multiples sources de données : bases relationnelles (PostgreSQL), fichiers structurés (CSV, JSON), tableurs (Google Sheets), etc.
• Compétence en extraction, normalisation, transformation et consolidation de données vers un Data Warehouse
• Formation Bac+5 (école d'ingénieur, université informatique) ou expérience professionnelle équivalente (3 à 7 ans minimum en Data Analyse)
• Anglais niveau courant (C1) pour lire documentation technique et communiquer dans un contexte international
• Excellent français oral et écrit pour la communication avec les équipes métier et la documentation

Fortement appréciés :

• Conception et optimisation de pipelines de données dans BigQuery, y compris les patterns ETL/ELT
• Maîtrise de Python avec les librairies Pandas, NumPy pour la manipulation et l'analyse de données
• Expérience avec PySpark pour le traitement de données distribuées
• Connaissance des architectures Cloud GCP (Compute, Storage, BigQuery, Data Studio) et Azure
• Pratique de systèmes de gestion de versions (Git, GitLab) et d'outils CI/CD
• Principes et pratiques DevOps appliquées aux pipelines de données
• Expérience avec les méthodologies Agile/Scrum et les pratiques de travail collaboratif
• Expertise en analyse de logs techniques et en interprétation d'indicateurs DEX/NPS
• Connaissance des bases de données NoSQL (MongoDB, Firestore) pour diversifier les sources de données
• Expérience dans l'anal