Data Analyst Senior BigQuery (H/F)

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Data Analyst Senior pour piloter la transformation et l'optimisation des données de référence. Vous participerez à un projet stratégique visant à unifier, fiabiliser et moderniser les référentiels de données (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle nationale et groupe, tout en assurant la migration progressive vers des architectures Cloud modernes.

Au sein d'une équipe dédiée à la Digital Factory Référentiel, vous serez responsable de la conception et du pilotage d'un cockpit décisionnel de haute performance. Ce projet combine expertise analytique, modélisation de données sophistiquée et capacité à traduire les enjeux métiers en indicateurs actionnables. Vous évoluerez dans un environnement Agile, aux côtés de data engineers et de métiers exigeants, en mission de transformation durable.

Le contexte technique s'appuie sur une stack Cloud GCP moderne, avec BigQuery comme moteur analytique central, complétée par Looker Studio pour la visualisation décisionnelle. Vous travaillerez sur des données massives, des pipelines complexes et des chaînes de Run critiques, dans un cadre méthodologique rigoureux.

Responsabilités :
- Définir et affiner les KPI de performance de la Direction Référentiel en collaboration étroite avec les métiers
- Réaliser des analyses End-to-End des chaînes de traitement et d'exploitation des données de référence
- Concevoir, construire et optimiser des dashboards décisionnels performants via Looker Studio / Looker, garantissant clarté et impact métier
- Exploiter les données produites pour identifier les écarts, challenger les équipes métiers et proposer des axes d'amélioration continus
- Assurer la fiabilité, l'intégrité et la disponibilité des données alimentant les analyses et tableaux de bord
- Modéliser des structures de données complexes et concevoir des pipelines de données robustes et performants
- Identifier et documenter les opportunités d'optimisation des processus métiers et techniques
- Collaborer avec les équipes Data Engineering et DevOps pour la gouvernance, la qualité et l'automatisation des flux

Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Massy

Profil recherché

Indispensables :
- Maîtrise avancée de SQL (jointures complexes, optimisation de requêtes, window functions, CTEs)
- Expertise confirmée en BigQuery (minimum 3 ans) : modélisation, optimisation de coûts et performances, gestion des partitions et clusters
- Pratique fluide de Looker Studio ou Looker pour la conception de dashboards et rapports décisionnels
- Expérience en construction et optimisation de dashboards : architecture visuelle, interactivité, performance
- Solides compétences en modélisation de données (modèles dimensionnels, fact tables, slowly changing dimensions)
- Analyse de données métier avancée : formulation de KPI, storytelling de données, production d'insights actionnables
- Expérience minimale de 7 ans en analyse de données ou en rôles fortement analytiques
- Maîtrise des méthodologies Agile Scrum et capacité à travailler en environnement itératif
- Excellentes capacités de communication, de vulgarisation technique et de collaboration cross-fonctionnelle
- Rigueur, attention au détail et orientation résultats

Fortement appréciés :
- Expérience significative dans le secteur du retail, de la grande distribution ou de la vente multi-canal
- Compétences en Data Engineering : conception de pipelines, orchestration de workflows
- Maîtrise de Python (Pandas, NumPy, PySpark) pour les analyses exploratoires et l'automatisation
- Expérience avec un Data Warehouse / Data Lake moderne (architecture Medallion, lakehouse)
- Connaissances en PostgreSQL, MongoDB ou autres bases de données relationnelles et NoSQL
- Familiarité avec les environnements Cloud GCP ou Azure (services analytics, IAM, gouvernance)
- Pratique de Git et GitLab CI pour la gestion de versions et l'intégration continue
- Bases en DevOps et en monitoring / observabilité des pipelines de données
- Expérience en optimisation de coûts Cloud et de performance des requêtes distribuées