Temel
Alternant Data Analyst H/F
Yayınlandı: 23.05.2026
Kapanış tarihi: 07.07.2026
İş referansı: 235224118657758003232760
İş bilgileri
Konum
rhône-alpes, France
Şirket
JR France
Müşteri / İşveren
EVS
İş referansı
235224118657758003232760
Listeleme türü
Temel
AB çalışma izni zorunlu
Hayır
Yayınlandı
23.05.2026
Kapanış tarihi
07.07.2026
İş tanımı
Rattaché à l’équipe Data, vous participez concrètement au pilotage des activités d’EVS pour différentes BU/marques. Vous contribuez à la structuration, l’analyse et la valorisation des données de l’entreprise. Au quotidien, vous accompagnez différents métiers dans le suivi de leur activité grâce à la création de reportings, l’analyse des performances et l’amélioration continue de la qualité des données. Vos missions : Analyses de données * Participe et contribue à l’analyse des indicateurs clés des différentes activités (Neshu, nunshen, technique, commerce) en lien avec les managers de manière hebdomadaire et mensuelle * Participe aux échanges avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins en data * Identifie des tendances et propose des pistes d’amélioration * Assurer la mise à jour et la maintenance des dashboards Développement et amélioration de dashboards Power BI * En lien avec le Data Analyst, participe à la conception, au développement et à la maintenance des reportings d’activité (Power BI) * Contribue à l’amélioration de la lisibilité, à la pertinence des tableaux de bord existants et à l’automatisation des reportings * Créé des visualisations simples et impactantes pour faciliter la prise de décision Qualité et fiabilité des données * Contribue à la vérification et à l’amélioration de la qualité des données utilisées * Est garant de la complétude et qualité des données en collaboration avec les métiers
Yetenekler
analyse big data
apply statistical analysis techniques
Business Analytics
Business Intelligence
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Data Engineering
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Data Science
data storage
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Database
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Hadoop
handle data samples
Healthcare Analytics
image recognition
implement data quality processes
Information Architecture
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Information Extraction
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interpret current data
LDAP
LINQ
make data-driven decisions
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Marketing Analytics
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query languages
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Research Design
resource description framework query language
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statistical modeling techniques
Statistics
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Unstructured Data
use data processing techniques
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