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Data analyst industriel

Expleo · Genève, GE, Switzerland

Strong hiring record · median 21 days open

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Hiring signal

Actively hiring

Posted 5 days ago · still listed on the employer's own board · How we score

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Data analyst industriel at Expleo. We’ll keep it in your applied jobs, so you can see it later and be warned before applying to the same employer twice.

Overview

Expleo propose une offre unique de services intégrés d’ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Dans un contexte d’accélération technologique sans précédent, nous sommes le partenaire de confiance des entreprises qui innovent. Nous les aidons à développer un avantage compétitif et à améliorer le quotidien de millions de personnes.

Intégrer Expleo Switzerland, c’est rejoindre 17 000 collaborateurs dans 29 pays, mais également :

Bénéficier d’un accompagnement technique et humain à chaque projet, et d’un suivi efficace de votre carrièreAvoir accès à des formations pour développer vos compétencesParticiper à des événements dédiésIntégrer une équipe dynamique

Responsibilities

Pour un service production en milieu industriel, nous recherchons un Data Analyst dont la mission principale sera de transformer les données opérationnelles en indicateurs fiables, accessibles et intuitifs. Vous concevez et déployez des solutions de reporting et de visualisation de données adaptées aux enjeux industriels.

  • Être un partenaire privilégié des équipes métiers afin de recueillir, comprendre, challenger et prioriser leurs besoins en indicateurs, analyses et reportings.
  • Exploiter, consolider et analyser des données provenant de sources variées : ERP, PLM, MES, bases de données, équipements industriels et autres systèmes d’information.
  • Concevoir, prototyper, tester et déployer des tableaux de bord robustes, performants, ergonomiques et harmonisés.
  • Mettre en œuvre les principes de « Data Visualization » afin de produire des restitutions claires, intuitives et adaptées aux différents profils d’utilisateurs.
  • Traduire les problématiques opérationnelles en indicateurs pertinents, en analyses actionnables et en outils d’aide à la décision.
  • Garantir la qualité, la cohérence, la traçabilité et la fiabilité des données et des indicateurs, conformément aux règles métier et aux méthodes de calcul partagées.
  • Participer à la standardisation et à la mutualisation des reportings dans une dynamique inter-sites : réutilisation, adaptation et co-construction de solutions communes.
  • Documenter les solutions, les jeux de données, les règles de gestion et les bonnes pratiques afin de favoriser la pérennité et l’appropriation des outils.
  • Contribuer à la diffusion d’une véritable culture data au sein des équipes.

Qualifications

  • Diplôme d’Ingénieur ou formation universitaire équivalente, idéalement avec orientation en data, systèmes d’information, informatique décisionnelle ou génie industriel.
  • Expérience confirmée (6-15 ans) en Data Analyse dans des environnements industriels.
  • Forte appétence pour les données opérationnelles et les enjeux de performance.
  • Excellentes compétences sur outils de préparation, de traitement et d’analyse de données tels que Dataiku ,Tableau Prep, Python, KNIME ou outils équivalents.Connaissance des modèles de données PLM un plus, la maîtrise de Windchill (PTC) constitue un atout.
  • Excellente maîtrise de Tableau et bonne connaissance des environnements de Business Intelligence, des bases de données et du SQL.
  • Sensibilité affirmée à la Data Visualization, capacité à concevoir des tableaux de bord lisibles, pertinents, accessibles et centrés sur les besoins utilisateurs.
  • Connaissances et intérêt marqué pour la Data Science, compréhension des approches statistiques, de la modélisation prédictive, du machine learning ou de l’analyse avancée.
  • Capacité à transformer des besoins métier parfois complexes en analyses structurées, indicateurs fiables et solutions de reporting claires et actionnables.
  • Intérêt fort pour le prototypage, l’amélioration continue, la qualité des données et leur valorisation au service des décisions opérationnelles.
  • Aisance relationnelle, écoute active et capacité à collaborer avec des interlocuteurs variés, techniques comme métiers.
  • Esprit d’équipe, flexibilité, curiosité et proactivité.

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