Data Analyst GCP – Optimisation d'un Outil de Prédiction (H/F)
Description de l'entreprise *Rejoignez ALTEN, la “Maison des ingénieurs”...*
Leader de l’Ingénierie et des Entreprise IT Services, ALTEN regroupe près de 57 000 collaborateurs, dont 88% d’ingénieurs. Présent dans plus de 30 pays, le Groupe accompagne la stratégie de développement de ses clients dans les domaines de l’innovation, de la R \& D et des systèmes d'information technologiques.
L’activité du Groupe s’articule autour de deux métiers : l’Ingénierie (Conception Produit \& Manufacturing) et l’IT Services (Systèmes d’informations \& Réseaux).
Aéronautique • Automobile • Banque, Finance \& Assurance • Défense \& Sécurité • Energie \& Environnement • Ferroviaire • Retail \& Services • Sciences de la vie \- Santé • Spatial • Télécoms.
Description du poste
Notre client, un leader du secteur retail, cherche à optimiser son processus promotionnel via un outil interne de recommandation des stocks. Ce dernier génère des préconisations par point de vente et par produit pour les catalogues futurs.
Nous recherchons un(e) Data Analyst spécialisé(e) en GCP pour :
- Piloter l’évolution de l’algorithme existant.
- Garantir sa stabilité en production.
- Améliorer la précision des préconisations grâce à des analyses avancées.
1/Analyse \& Optimisation :
- Réaliser des analyses ad hoc pour identifier des leviers d’amélioration.
- Développer des algorithmes de prédiction des ventes (Python, BigQuery, ML).
- Assurer la stabilité opérationnelle de l’outil en production.
- Optimiser les pipelines de données (BigQuery, SQL avancé).
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques.
- Présenter des recommandations actionnables via des dashboards (Looker Studio) et des rapports clairs.
- Formation : Bac\+5 en data science, statistiques, ou équivalent.
- Expérience : 3 à 7 ans en analyse de données, idéalement dans le retail.
- Capacité à communiquer clairement (français courant).
- Esprit d’amélioration continue et collaboration.
- Respect des délais et des standards de qualité.
- SQL \& BigQuery : Requêtes complexes, optimisation des performances.
- Python : Pandas, NumPy, PySpark pour le traitement et la modélisation.
- Cloud (GCP) : Architecture data, CI/CD (GitLab), gestion des données.
- Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ou équivalents NoSQL.
- Git : Versioning et collaboration en équipe
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