Data Analyst Product Owner H/F

DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA. Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l’étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc. Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants. https://www.dgtl-performance.com, Rejoignez une grande entreprise du secteur du retail en tant qu’expert(e) data, au cœur d’une transformation analytique majeure. Vous piloterez l’interface entre les équipes métier Approvisionnement et la tribu technique (Data Science, Data Engineering, Data Visualization) pour valoriser les données et soutenir la prise de décision stratégique. Vous intervenez au sein d’une Analytics Factory, structure dédiée à la conception et au développement de services analytiques fiables. Votre mission combine deux volets complémentaires : l’analyse de données avancée et le pilotage produit en mode agile. Vous traiterez des problématiques critiques telles que la prévision des ventes et la qualité d’approvisionnement, en transformant les données complexes en insights actionnables. L’environnement technique repose sur des outils modernes et scalables (SQL, BigQuery, DataStudio, Tableau, GitLab) et s’inscrit dans une approche méthodologique agile rigoureuse. Vous devrez maîtriser les concepts statistiques avancés et comprendre les modèles de Data Science produits par les équipes techniques, tout en restant un traducteur privilégié des besoins métier vers la technique. Responsabilités : - Cadrer, extraire et analyser de manière autonome les données pour produire des études décisionnelles robustes et des recommandations fondées - Restituer les résultats d’analyse avec clarté, accompagner les métiers dans la lecture des insights et les sensibiliser aux biais d’analyse - Piloter la feuille de route des produits analytiques en collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering - Spécifier les besoins métier sous forme de User Stories structurées, prioriser les initiatives et animer la cadence agile (sprints, rituels) - Mesurer l’impact des livrables via des KPI pertinents et accompagner l’adoption des produits analytiques par les utilisateurs finaux - Vulgariser les concepts techniques et statistiques pour un public non-technical, en démontrant une aptitude à expliquer et convaincre - Assurer l’autonomie analytique des équipes métier en renforçant leur capacité à exploiter les données Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Indispensables : - Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience professionnelle équivalente démontrée - 5 à 9 ans d’expérience confirmée en Data Analyse, avec un portfolio de projets d’analyse et insights produits - Maîtrise du requêtage SQL/BigQuery et de la visualisation de données (DataStudio, Tableau ou équivalent) - Excellentes compétences en analyse statistique et capacité à interpréter les résultats de modèles de Data Science - Capacité à rédiger des spécifications métier claires (User Stories, cahiers des charges), avec expérience en pilotage agile et gestion de produit analytique - Fortes aptitudes de synthèse écrite et orale, avec capacité à vulgariser les concepts techniques auprès d’une audience métier - Autonomie, rigueur, proactivité et orientation résultats ; capacité à travailler en mode transverse et en équipe pluridisciplinaire Fortement appréciés : - Expérience antérieure dans le secteur retail, supply chain, approvisionnement ou logistique - Maîtrise de Python pour l’analyse de données et la prototypage analytique - Expertise avec GitLab ou outils de gestion de versions (versioning, collaboration technique) - Expérience en accompagnement du changement et en animation d’ateliers utilisateurs - Connaissance des frameworks agile avancés (Scrum, SAFe) et métriques de suivi de produit (OKR, roadmap management) Expérience exigée : 5 à 10 ans Niveau d’étude souhaité : BAC +4/5