Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation

Notre client

Nous recrutons, pour le compte de notre client, un acteur majeur et reconnu du secteur de la logistique et du transport, opérant à l'échelle internationale, un(e) Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation.

Dans le cadre du développement de son Data Office France, notre client structure, valorise et exploite ses données afin d'accompagner la croissance de ses activités et ses enjeux de transformation digitale.

Informations clés

Intitulé du poste : Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation

Rattachement : Direction Financière – Data Office France, sous la responsabilité du Head of Data, IA & Automatisation Périmètre France

Localisation : Bouches-du-Rhône (secteur Avignon / Sud-Est de la France)

Le poste

L'Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation intervient sur la structuration de la donnée, l'amélioration de sa qualité, le développement des usages avancés de la donnée et l'automatisation des processus.

Son rôle est de garantir la cohérence, la fiabilité et la valorisation des actifs de données afin de soutenir les activités opérationnelles, les fonctions support et les futurs usages de la donnée.

Mission principale : structurer, fiabiliser et valoriser les actifs de données de l'entreprise afin de fournir une base robuste pour le pilotage de l'activité, l'automatisation des processus et le développement des usages avancés de la donnée.

Positionnement dans l'organisation

L'Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation est intégré au Data Office France. Il travaille en étroite collaboration avec le Head of Data, le Power BI & Business Intelligence Specialist, les équipes métiers (Opérations, Finance, Fonctions Support), l'IT Groupe et les partenaires externes.

Le périmètre du poste couvre exclusivement les activités France. Le poste s'inscrit dans une logique de polyvalence, de partage des connaissances et de montée en compétence collective au sein du Data Office.

Fonctionnement de l'équipe Data

Le Data Office repose sur une organisation favorisant la collaboration, le partage de connaissances et la continuité de service. Chaque membre de l'équipe dispose d'un domaine d'expertise principal, mais contribue également, lorsque nécessaire, aux activités transverses du Data Office.

Dans ce cadre, l'Analytics Engineer – Data, IA & Automatisation participe activement au partage des connaissances et des bonnes pratiques, contribue à la continuité des activités du Data Office, développe une compréhension globale de l'écosystème Data, BI, IA et Automatisation de l'entreprise, et travaille en étroite collaboration avec les autres membres du Data Office.

• Structuration et modélisation de la donnée : concevoir des modèles de données métiers fiables et des couches de consommation exploitables, dans le respect de standards communs de documentation et de réutilisation.
• Architecture Data : contribuer à la définition des architectures cibles et à la cohérence des flux et objets de données au sein du patrimoine Data France.
• Qualité et gouvernance : mettre en place des contrôles qualité, fiabiliser les KPI et participer aux travaux de gouvernance des données.
• Data Sharing : développer des jeux de données réutilisables et certifiés, et accompagner les métiers dans leur exploitation.
• Intelligence Artificielle : identifier les cas d'usage à valeur ajoutée et contribuer à la conception de solutions IA (agents, aide à la décision).
• Automatisation : repérer les opportunités d'automatisation et concevoir des workflows (RPA) pour réduire les tâches à faible valeur ajoutée.
• Veille technologique : suivre les innovations Data, IA et Automatisation et contribuer à la feuille de route du Data Office.

Profil recherché

Compétences techniques indispensables : SQL avancé, modélisation de données, architecture Data moderne, Python, gestion de versions et collaboration de développement (Git / GitHub), bonne compréhension des plateformes Data Cloud, bonne compréhension des environnements BI.

Compétences techniques souhaitées : Snowflake, Microsoft Fabric, GitHub, Azure AI, OpenAI / LLM, Power Platform, Power Automate, UiPath ou équivalent, Databricks ou technologies similaires.

Compétences fonctionnelles : compréhension des processus métiers, analyse de données, capacité à formaliser et documenter les modèles de données, sensibilité aux problématiques Supply Chain et Logistique, capacité à vulgariser des sujets techniques, gestion de projets transverses.