La description

Mission Principale

Le Data Analyst est le garant de la "Source de Vérité" de l'organisation. Sa mission est de transformer des flux de données hétérogènes en leviers de décision stratégiques et opérationnels. Il est responsable de la standardisation des indicateurs de performance (KPIs) et de l'optimisation de la rentabilité des comptes clients.

Responsabilités Clés

1. Standardisation et Architecture (Priorité Stratégique)

• Concevoir et déployer un Core Model de KPIs commun et harmonisé à l'ensemble des activités (Marge brute, Productivité horaire, Qualité), afin d'assurer une lecture cohérente de la performance globale. 
• Industrialiser la création de rapports pour les nouveaux comptes clients afin de réduire le "Time-to-Market".
• Documenter les référentiels de données pour assurer une cohérence totale entre les départements.

2. Optimisation et Audit de l'Existant

• Auditer les dashboards actuels pour rationaliser les indicateurs, corriger les erreurs de calcul et optimiser les temps de chargement.
• Passer d'un reporting descriptif (bilan du passé) à un reporting prédictif (Forecasting de flux, Capacity Planning).
• Supprimer les rapports obsolètes pour réduire l'infobésité décisionnelle.

3. Pilotage Opérationnel de la Production

• Créer et maintenir les dashboards de performance en temps réel (AHT, FCR, SLA, Velocity en IT … ).
• Identifier proactivement les anomalies de performance et proposer des recommandations d'actions correctives.

Profil Recherché

Maîtrise Experte Google Stack : Maîtrise parfaite de Google BigQuery (SQL avancé), Looker Studio pour la visualisation, et AppSheet/Google Scripts pour l'automatisation des workflows.

 Data Engineering : Capacité à structurer des pipelines de données (ETL) pour connecter des sources hétérogènes (API de CRM, logs IT, Google Sheets, ERP).

Science des Chiffres : Solides bases en statistiques pour transformer les données historiques en modèles de prévision (Capacity Planning et Forecasting de flux).

Expérience Secteur : Une expérience préalable en BPO, centre de services partagés ou environnement SaaS est un atout majeur pour comprendre la volatilité des flux.

Vision "Product-Led" : Capacité à concevoir la data comme un produit interne : ergonomique, fiable et indispensable au quotidien des opérationnels.

Data Storytelling : Excellence dans la vulgarisation. Vous savez extraire le "So What?" (l'action à entreprendre) d'un jeu de données complexe.

Fun

Management horizontale 

Qualité

Clients startups

Cantine , transport

App agent remplie de cadeau à remporter !