Basé sur 105 offres pour ce poste (tous niveaux, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 40k€–50k€, médiane 45k€. Cette offre (65k€) est au-dessus de la fourchette.
Salaire du marché pour Data Analyst en France : médiane 44 500 €/an, P25–P75 : 40 000–50 000 €/an, n = 105 offres. Salaire Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITSur les problématiques Data Pricing, vos missions principales seront :
- comprendre et traduire les problématiques business en plans d'analyse détaillés et opérationnels ;
- réaliser des analyses quantitatives complexes à l'aide de SQL et Python (collecte, nettoyage, analyse et interprétation des données) ;
- développer et maintenir des tableaux de bord de suivi des performances ;
- présenter vos résultats et recommandations à des interlocuteurs de haut niveau (Direction, COMEX) ;
- synthétiser et formaliser les décisions stratégiques et analytiques prises ;
- participer activement à l'amélioration continue des processus et des méthodes d'analyse ;
- garantir la qualité technique et analytique des analyses
Livrables :
● Analyses (présentations, fichiers de travail, etc)
● Dashboards (Looker, Tableau)
Must Have
● Développer des analyses expertes de bout en bout (brief initial, analyse, restitution)
● Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables
● Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données
Nice to Have
● Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses
● Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP
● Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data
● Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier
● Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git
● Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements
● Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement
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