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Mission freelance dans le retail,
démarrage ASAP
Description de la mission :
En tant que Data Quality Analyst, vos responsabilités seront les suivantes :
Aider les équipes opérationnelles à qualifier les incidents (impacts sur les usages, chiffrage, sévérité)
Analyser et identifier les root causes des incidents grâce à l’exploration des données des différentes bases
Proposer et instruire des plans de remédiations (identifier les solutions de contournement si besoin)
Prioriser les sujets en fonction de leur importance / urgence et de la difficulté à les développer
Collaborer avec les équipes de développement (Data Engineer, Dataviz Engineer) pour les analyses et la mise en place de solutions de correction
Collaborer avec les Data Owners afin de s’assurer de la cohérence et pertinence des solutions proposées
Assister les Product Owners dans la mise en place du dispositif de qualité des données défini par les Data Owners (définition des exigences qualité, des contrôles, des KPIs et seuils d’alerte)
Proposer des outils / process / KPI afin de contribuer à l’amélioration continue de la qualité des données
Assister le Lead Data quality dans la conception de tableau de bord de pilotage de la qualité des données
Profil recherché
Compétences techniques
Diplôme d’ingénieur ou équivalent, avec au minimum 5 ans d’expérience en tant que Data Analyst ou PO dans des environnement Data.
Maîtrise du SQL et des méthodes d’analyse de données
La maîtrise de Dataiku est obligatoire
Anglais courant
Connaissance des outils de gestion des bases de données et des outils BI (Qliksense de préférence)
Connaissance des outils de ticketing tels que JIRA, ServiceNow
La connaissance des processus opérationnels du retail serait un plus apprécié.
Soft Skills
Vous êtes autonome, rigoureux et avez de forte capacité de communication écrite et orale
Vous avez un excellent sens de l'analyse et de la résolution de problèmes
Vous êtes apte à travailler en équipe et à coordonner différents interlocuteurs
Environnement de travail
Environnement Technique :
ETL : Matillion (Cloud)
Dataviz : QlikSense
Cloud Data Platform : Snowflake sur Microsoft Azure
Data analysis : Dataiku
Ticketing : Jira & ServiceNow
Langages : SQL, Python
Méthodologie Kanban orientée produit ou agile
2 jours de TT par semaine
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