> Markdown version of [/jobs/ext/3186924-data-analyst-franprix-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3186924-data-analyst-franprix-h-f). 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). --- # Data Analyst - Franprix H/F - **Company:** Awsrejoindre Franprix - **Location:** Vitry-sur-Seine, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Microsoft Windows, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Customer Data Management, Extract Transform Load (ETL), Data Visualization, Data Warehousing, Linux, DevOps, Apache Hadoop, Python (Programming Language), Machine Learning, MicroStrategy, NumPy, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Snowflake, Apache Spark, Generative AI, Jupyter, Git, Pandas, Matplotlib, Gitlab-ci, Kubernetes, Information Technology, Docker, Key Vault - **Published:** September 10, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83258156.html ## About the Role Formation : Bac +5 (École d'ingénieur, Master Data Science, Mathématiques appliquées ou Statistiques).Expérience : 3 à 5 ans, en Data Analyse, idéalement en retail ou environnement B2C - de bonnes bases en Data Engineering sont un plus apprécié, pas un prérequis de spécialiste.Mind set : le développement de vos soft skills est tout aussi important que celui de vos compétences techniques.Compétences :Langages & Data : Python (Numpy, Pandas), SQL (SNOWFLAKE), Jupyter,Cloud & DevOps : Azure (Pipelines, Blob Storage, Key Vault, Foundry), Git / Azure DevOps, GitLab CI, Docker, CI/CD.DataViz & BI : Tableau, MicroStrategy, Power BI, Matplotlib / SeabornInfrastructure : Notions Kubernetes, environnements Linux & WindowsBonus appréciés : Spark / Hadoop, expérience Snowflake avancée, AWSRejoindre Franprix, c'est intégrer un groupe engagé pour la diversité et l'inclusion. Ensemble, faisons de nos différences une force !, * Formation : Bac +5 (École d'ingénieur, Master Data Science, Mathématiques appliquées ou Statistiques). * Expérience : 3 à 5 ans, en Data Analyse, idéalement en retail ou environnement B2C - de bonnes bases en Data Engineering sont un plus apprécié, pas un prérequis de spécialiste. * Mind set : le développement de vos soft skills est tout aussi important que celui de vos compétences techniques., * Langages & Data : Python (Numpy, Pandas), SQL (SNOWFLAKE), Jupyter, * Cloud & DevOps : Azure (Pipelines, Blob Storage, Key Vault, Foundry), Git / Azure DevOps, GitLab CI, Docker, CI/CD. * DataViz & BI : Tableau, MicroStrategy, Power BI, Matplotlib / Seaborn * Infrastructure : Notions Kubernetes, environnements Linux & Windows * Bonus appréciés : Spark / Hadoop, expérience Snowflake avancée, AWS, Business Intelligence ETL Force de proposition Intelligence artificielle API Hadoop SQL AWS Power BI Git Reporting Kubernetes Python Visualisation de données Docker ## Description L'équipe Data intervient de manière transversale auprès de toutes les Directions opérationnelles (Marketing Client, Promotions, Assortiments, Pricing, Réseaux Magasins, E-commerce, Expansion...) et des fonctions Support (RH, Contrôle de gestion), en étroite collaboration avec les équipes IT (MDM, Cloud, APIs, ETL, Data Warehouse / Snowflake). Nos enjeux : valoriser la Data via l'IA & le Machine Learning, accélérer la culture Data et générer du chiffre d'affaires. Vous êtes avant tout une / un Data Analyst : vous transformez la donnée en décisions business et vous incarnez la culture Data auprès des équipes métiers. Votre appétence pour la Data Engineering est un vrai atout - elle vous permet de fiabiliser et d'automatiser vos propres livrables en autonomie, sans dépendre d'une équipe tierce ; l'analyse et l'impact business restent le coeur de votre rôle, l'ingénierie est un levier à votre service. Vos principales missions sont : Data Analyse & études - le coeur du poste - Produire et automatiser des reportings récurrents pour piloter la performance des métiers. - Réaliser des études stratégiques rapides et opérationnelles (données clients, caisses, entrepôts, sources externes) pour éclairer les décisions business et contribuer directement à la croissance du CA. - Développer et maintenir des dashboards BI (Tableau / MicroStrategy / Power BI) intégrés sous forme d'outils web, en accompagnant les métiers dans leur montée en autonomie. Data Engineering - des compétences au service de vos analyses - Contribuer à la robustesse et à l'évolution de notre infrastructure Azure (pipelines, Blob Storage, Key Vault, Azure DevOps) ; dialoguer avec les équipes Cloud, Réseau et IT pour fiabiliser l'environnement et anticiper les besoins. - Créer des APIs pour exposer les indicateurs DataScience aux équipes métiers. - Industrialiser vos propres pipelines (CI/CD, Docker, GitLab CI) en support du Data Scientist. - Contribuer à l'architecture de traitement de données à grande échelle (batch & streaming). Data Gouvernance & BI - le levier d'autonomie & de visibilité - Animer et co-piloter la démarche Data Gouvernance : inventaire, documentation et qualité de la donnée, de la source brute au modèle analytique. - Coordonner les contributions des équipes Data Analysts des différentes directions et superviser l'alternant sur ce volet. - Former et accompagner les équipes métiers aux outils BI et aux bonnes pratiques Data (ateliers, présentations, documentation). Innovation & IA Générative - la projection - Participer activement au déploiement de l'IA Générative chez Franprix : expérimentation, prototypage et partage des cas d'usage concrets. - Être force de proposition : vous identifiez les enjeux business prioritaires et proposez des plans d'action Data. Le périmètre du poste grandit avec vos initiatives. ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Vectorize all the things! 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