> Markdown version of [/jobs/ext/1445555-contrat-apprentissage-data-analyst](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1445555-contrat-apprentissage-data-analyst). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Contrat Apprentissage DATA ANALYST - **Company:** POOLSTAR - **Location:** Rousset, France - **Salary:** €11,900.0 - €22,400.0 - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Microsoft Excel, BigQuery, Information Systems, Databases, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), Microsoft SQL Server, Power BI, Sage Accounting, SQL Databases, Google Cloud, Google Data Studio, Powerquery, CEGID, Quadra Entreprise, Vba Programming Language, Gsuite - **Published:** July 26, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=1e8ebb7b69dd952e ## About the Role Compétences techniques et diplômes - BUT Science des Données 3e année, Master MIAGE, Master Data/BI ou équivalent - Google Cloud Platform : BigQuery, Looker Studio, Connected Sheets ; - Bases sources : Microsoft SQL Server (ERP métier et comptabilité Quadra), SQL ; - ETL : outil standard du marché (Airbyte, Datastream ou équivalent), Python apprécié ; - Bureautique avancée : Google Workspace (Apps Script), Excel (Power Query, VBA), Power BI (existant) ; - Environnement de gestion : Sage, Quadra (Cegid), Lucca, PX (ERP Maison) Compétences comportementales - Rigueur et goût du chiffre juste : les données produites servent à piloter l'entreprise - Autonomie, sens de la documentation, envie de construire quelque chose de durable ; - Bon relationnel : le poste est au contact des équipes finance, commerce et IT ; - Capacité à vulgariser la technique auprès d'utilisateurs non spécialistes. ## Description Au sein de l'équipe IT vous participerez la refonte complète de son architecture décisionnelle : centralisation des données de ses ERP métier et comptable (bases SQL) dans un entrepôt de données cloud (Google BigQuery), restitution via Looker Studio, Google Sheets (Connected Sheets) et Excel. La mise en place initiale des flux d'alimentation (ETL) sera réalisée avec l'appui d'un prestataire spécialisé : l'alternant participera au projet dès son lancement, montée en compétence garantie, puis en deviendra progressivement le référent interne. Ce projet est idéal pour un mémoire. Le poste est encadré conjointement par le Directeur Administratif et Financier (vision métier, finance et contrôle de gestion) et le Directeur des Systèmes d'Information (infrastructure, sécurité, accès aux données). VOS MISSIONS PRINCIPALES Construction de l'entrepôt de données et de la couche de modélisation: Participer, aux côtés du prestataire, à la mise en place des flux d'alimentation depuis les bases SQL des ERP vers BigQuery (outils standard type Airbyte / Datastream) ; Modéliser les données dans BigQuery : création de vues métier propres et documentées (ventes, achats, stocks, finance) ; Mettre en place les contrôles de qualité et de cohérence des données (rapprochements avec la comptabilité, alertes d'anomalies). Restitution et tableaux de bord : Concevoir et développer les tableaux de bord Looker Studio (direction, commerce, finance, logistique) ; Déployer les connexions Connected Sheets (Google Sheets) et Excel / Power Query pour mettre à disposition des équipes des bases de données exploitables en autonomie ; Accompagner la migration progressive des rapports Power BI existants vers la nouvelle architecture. Vie du dispositif : Documenter l'architecture, les flux et les procédures (ajout d'une table, reprise sur incident) Former et accompagner les utilisateurs internes ; Assurer la supervision quotidienne des flux et le suivi des incidents avec le prestataire VOS MISSIONS SECONDAIRES (en fonction du profil) Automatisations Google Workspace (Apps Script) et Excel/VBA au service des équipes finance et RH ; Analyses ad hoc pour la direction financière (marges, DSO, budget, contrôle de gestion) ; Contribution à la fiabilisation des référentiels (articles, clients, fournisseurs). ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Making Data Warehouses fast. 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