Data Visualization Expert - CDI

Notre client, un acteur majeur de la distribution retail opérant un réseau multi-formats à l'échelle internationale, recherche un(e) consultant(e) Data Visualization expérimenté(e) pour rejoindre son Analytics Factory.

Cette entité conçoit et développe les services analytiques destinés aux équipes métier, afin de garantir des données et analyses fiables au service de la transformation analytique et de l'aide à la décision, tous domaines confondus.

Équipe d'intégration : DATAVIZ & CHANGE

• Taille de l'équipe : plus de 12 personnes

• Type d'équipe : nouvelle

• Intégration : remplacement

• Niveau de maturité : mixte

• Présence d'un Tech Lead : oui

Le projet : gestion de la performance Supply Chain

Le poste s'inscrit dans un projet de continuité, à criticité élevée (2 à 3 sous-projets), au sein de l'écosystème d'outils stratégiques dédié aux équipes Supply Chain du client.

Objectif : mesurer avec précision la performance opérationnelle en entrepôt et identifier les leviers d'amélioration continue.

Enjeux business :

• Continuité de service : sécuriser les flux de livraison pour éviter tout risque de rupture de stock en magasin

• Optimisation financière et opérationnelle : réduire les pertes financières et rationaliser les capacités de stockage sur le réseau d'entrepôts

Ce projet est identifié comme un pilier stratégique au service de l'excellence opérationnelle du groupe.

Compétences techniques requises

Must Have

• Maîtrise de SQL et BigQuery : rédaction et optimisation de requêtes complexes pour l'extraction et l'analyse de données

• Maîtrise de Tableau : conception et développement de dashboards interactifs et dynamiques

• Sens affirmé de l'ergonomie et du design, capacité à optimiser un dashboard selon les bonnes pratiques

Nice to Have

• Gestion et modélisation des données, création de pipelines performants sous BigQuery (qualité, cohérence, fiabilité)

• Python et bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark)

• Dashboards sous Looker Studio / Looker pour le pilotage des KPIs métiers

• Bases SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB) et architectures Data Lake / Data Warehouse

• Principes DevOps et environnements Cloud (GCP, Azure)

• CI/CD (GitLab CI) et versioning (Git)

• Méthodologies agiles (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement)

• Formation et accompagnement des utilisateurs sur les dashboards et outils d'analyse

• Collaboration transverse avec les équipes métiers et techniques