Data Analyst/Product Owner Supply Chain (2-5ans) (H/F)

L'objectif ? Faire le lien entre les équipes métier (notamment Supply Chain) et les équipes data, afin de transformer les besoins opérationnels en solutions analytiques concrètes, impactantes et alignées avec la stratégie data du groupe.

**Tes missions principales : ** Analyse & accompagnement métier

Identifier, comprendre et traduire les besoins des équipes opérationnelles en opportunités data & analytics

Mener en totale autonomie des analyses ad-hoc : cadrage, extraction, traitement et restitution

Communiquer les résultats aux équipes métier avec pédagogie, transparence et esprit critique

Mettre en avant les limites, biais et axes d'amélioration des analyses réalisées

Pilotage de produits analytiques

Tu endosseras également le rôle de Product Owner Data au sein d'une squad produit pluridisciplinaire :

Définir la vision produit et la roadmap analytique en cohérence avec la stratégie globale

Prioriser les besoins métier, identifier les problématiques analytiques à résoudre

Rédiger les User Stories et spécifications nécessaires au delivery

Planifier et suivre le développement des fonctionnalités analytiques

Participer aux rituels agile (daily, sprint planning, refinements…)

Définir et suivre les indicateurs de succès de chaque produit analytique

Garantir l'adoption et l'utilisation des produits par les équipes métier

Environnement technique & outils : Données : SQL, BigQuery

DataViz : Tableau, Google Looker Studio

Versioning / Delivery : GitLab

Langage complémentaire : Python (atout)

Méthodologie : Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog…)

Diplômé(e) Bac+5 (école d'ingénieur, université) en informatique, data, statistiques ou équivalent

2 à 5 ans d'expérience dans des projets à forte dimension analytique (Data Analyst, Data Product Owner, Data Translator…)

Solides compétences analytiques et compréhension des principes de data science / modélisation

Excellente maîtrise de l'analyse de données et des grandes volumétries

Maîtrise d'un langage de requêtage (SQL, BigQuery) et d'outils BI

Aisance rédactionnelle et orale, capacité à vulgariser auprès d'équipes non techniques

Expérience dans le retail ou la supply chain fortement appréciée

Environnement de travail

Environnement technique & outils : Données : SQL, BigQuery

DataViz : Tableau, Google Looker Studio

Versioning / Delivery : GitLab

Langage complémentaire : Python (atout)

Méthodologie : Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog…)     If you require alternative methods of application or screening, you must approach the employer directly to request this as Indeed is not responsible for the employer's application process.