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Les dernières missions DATAVIZ à pourvoir

Product Owner - Data

SQL PYTHON AGILE DATAVIZ
ASAP
92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
3 mois
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Chef de Projet - Domaine Contrôle de Gestion

BUSINESS OBJECTS Microsoft Power BI ORACLE
ASAP
PARIS
36 mois
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Développeur(euse) Full Stack/ Front-end (H/F) sur Rennes

AGILE CSS HTML5 NODE.JS Vue.js
ASAP
Rennes (35)
3 mois
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Business Analyst Dataviz - Secteur Bancaire

SQL DATAVIZ DEVOPS AGILE ASSET MANAGEMENT
ASAP
75 - Paris
60 jours ouvrés
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Chef de Projet BIG DATA

APACHE HADOOP BIG DATA DATAVIZ
ASAP
75 Paris
6 mois
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Développeur .NET à Charenton-le-Pont

.NET
ASAP
94 - Charenton-le-Pont
6 mois
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Data Analyst GCP

Google Cloud Platform Microsoft Power BI BIGQUERY
01/04/2024
94 - Charenton le Pont
3 mois
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Expert INFORMATICA

INFORMATICA
ASAP
75 - Paris
10 mois
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Architecte DATA

DATA MONGODB APACHE ELASTICSEARCH
ASAP
75 - Paris
3 mois
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Data Engineer / BI

BUSINESS OBJECTS TERADATA TABLEAU SOFTWARE Dataiku
ASAP
75 - PARIS
18 mois
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Les intervenants DATAVIZ ont aussi candidaté à :

Tech Lead Power BI

Microsoft Power BI LEAD MANAGEMENT
01/04/2024
91 - MASSY
12 mois
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Delivery Lead

JIRA Microsoft Power BI SAP
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Ingénieur Machine Learning

PYTHON
ASAP
Télétravail
6 mois
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Tech lead Data

SQL AZURE Microsoft Power BI
ASAP
92 - GENNEVILLIERS
12 mois
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Business Analyst DATA

SQL DATA PYTHON
ASAP
92 - BAGNEUX
6 mois
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Data analyst

AGILE
ASAP
95 - CERGY
12 mois
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Chef de projet / PMO

MDM Qlik BI
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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CP Data

DATA
ASAP
92 - LEVALLOIS-PERRET
12 mois
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Data Ingénieur

Google Cloud Platform BIGQUERY
ASAP
75 - PARIS
6 mois
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ANALYTICS ENGINEER

SQL PYTHON
ASAP
92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
130 mois
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Exemple des emplois de Mehdi,
freelance DATAVIZ résidant dans les Hauts-de-Seine (92)

Data Analyst & DataViz Tableau
Decathlon
6/2023 - 9/2023
Mission : En tant que développeur Fron, au sein de l'équipe Unified Commerce, je suis amené à migrer le Front du
dashboard Instore Traffic Analysis afin de répondre à la stratégie BI avoir la capacité de maintenance en Tableau dans le
futur.
Contexte :
Les magasins animent le traffic par heure au travers de l’outil MyGame, via un dashboards Quicksight embedded.
Exigences fonctionnelles
Les mêmes informations doivent y apparaitre, avec les mêmes filtres.
Dupliquer le dashboard avec les mêmes graph, etc… puis optimisation.
Dépendances
Migration du Back
Solution technique
Migration en Tableau
Amélioration dans la viz' tout en sachant que la population cible est une population magasin qui souhaite une viz' claire
pour une prise de décision rapide.
Tests et résultats attendus
Non régression dans les données affichées
Méthodologie : Scrum
Environnement technique : : Tableau Software, Quicksight, JIRA, Databricks, Redshift, SQL.

Data Analyst & DataViz Power BI
LVMH - Maison Moët Hennessy (Wines & Spirits)
2/2013 - 4/2013
Mission : Comprendre le comportement d’achat des consommateurs est crucial pour stimuler les ventes et augmenter
les revenus. Une façon de mieux comprendre le comportement des consommateurs consiste à analyser le panier et à
affiner les produits. En tant que Senior Data Analyst, ma tâche principale est de créer un tableau de bord qui présente
des informations sur le comportement des consommateurs basées sur des données transactionnelles. Le tableau de
bord soutiendra la prise de décision basée sur les données pour l’équipe eD2C.
Réalisation :
• Développer des KPI en fonction des besoins.
• Concevoir et développer des plateformes d’analyse globale à l’aide d’outils de visualisation de données
(PowerBI).
• Développer un environnement d’analyse de Business Intelligence de e-commerce pour mieux stimuler les
affaires
• Défendez activement auprès de l’équipe Data & Analytics les meilleures pratiques, les directives et les
informations clés en matière de modélisation des données, de visualisation des données, de qualité et de
gouvernance des données, de narration des données.
• Participer aux processus mondiaux de gouvernance des données et à la qualité des données
• Analyser le comportement d’achat des consommateurs
• Identifier les produits qui sont fréquemment achetés ensemble
• Identifier les produits qui sont souvent achetés dans un ordre particulier
• Identifier les produits et catégories de produits populaires
• Identifier les opportunités de vente croisée et incitative
• Définissez le flux de données et la périodicité pour synchroniser le traitement des données.
• Définir l’algorithme d’auto-apprentissage qui traitera les données d’entrée
• Utiliser les compétences en visualisation de données pour développer une matrice claire et compréhensible
Résultat :
• Concevez un tableau de bord visuellement attrayant et convivial qui présente les données analysées dans un
format facile à comprendre.
• Testez le tableau de bord pour s’assurer qu’il fonctionne comme prévu et qu’il fournit des informations
précises.
• Déployez le tableau de bord sur un serveur sécurisé ou une plateforme cloud accessible à l’utilisateur final.
• Spécifications techniques à rédiger
Méthodologie : Scrum.
Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, GCP, Salesforce, Dax Studio, Tabular Editor,Jira, Assana.

Data Analyst & DataViz Power BI
Louis Vuitton Moët Hennessy (Luxe)
3/2022 - 2/2023
Mission : En tant que data analyst du groupe « Insight & Customer Experience », j’ai été amené à créer des rapports
pour LVMH pour ses 5 divisions et ses 9 maisons à travers le monde.
Réalisation :
• Gérer le développement du tableau de bord avec un plan de projet clair et efficace pour les 5 divisions :«
Beauty », « Fashion & Leather Goods », « Pafumes & Cosmetics », « Watch & jewelry» et « Wines & Spirit ».
Mehdi ******** – Data Analyst
********
********
4
• Collectez des données de suivi financières, e-business en ligne et CRM à partir de différentes sources à la
suite d’un processus semi-automatisé, à l’aide de PowerBI.
• Examiner les données produites selon un modèle avec des définitions cohérentes pour le suivi normalisé des
indicateurs de performance omnicanaux, la prise de décision éclairée et le partage des rapports
• Analyser l’évolution de la performance, en suivant chaque mois l’évolution des KPI des groupes, en préparant
une vue consolidée et synthétique des progrès réalisés en étroite collaboration avec l’Insights Manager
• Collaborez avec l’équipe des finances, ainsi qu’avec d’autres analystes de tableaux de bord NPS, CRM et ecommerce pour créer un tableau de bord cohérent entre les KPI, en mettant en œuvre des moyens efficaces
de collaboration.
• Promouvoir une gouvernance réussie avec les principales parties prenantes du groupe, en assurant la cocréation et en atteignant les mêmes objectifs, en examinant et en remettant en question les rapports pour une
utilisation optimisée, en recueillant les commentaires des utilisateurs, en optimisant l’expérience utilisateur.
• Gérer la distribution des rapports grâce à une livraison pratique des rapports et être fiable pour le contrôle et
la correction des données, en veillant à ce que les résultats et les valeurs fournis soient propres (données
sensibles)
• Définissez le flux de données et la périodicité pour synchroniser le traitement des données.
• Définir l’algorithme d’auto-apprentissage qui traitera les données d’entrée
• Utiliser les compétences en visualisation de données pour développer une matrice claire et compréhensible
Résultat :
• Fournir des évolutions et des implémentations de tableaux de bord pour permettre la livraison de rapports.
• Gérer et optimiser le programme en collaboration avec les principales parties prenantes du groupe et être
responsable de l’identification des besoins commerciaux / fonctionnels et des données / technologie, de la
définition des processus et des outils. Concentrez-vous sur la collecte et la vérification de données financières
et sur site sensibles provenant de différentes sources, la validation des résultats et la production de rapports
aux publics de niveau C dans l’ensemble du groupe.
• Associez-vousaux gestionnaires Insights + NPS.
• Le succès de l’automatisation du traitement des données
• Exportation réussie de NPS mot à mot par catégorie et par moi
Méthodologie : Scrum.
Environnement technique : Power BI, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio, DaxStudio,
Tabular Editor.

Data Analyst et DataViz Power BI
Cdiscount (E-Commerce)
4/2021 - 1/2022
Mission : Au sein de la direction de la marque Cdiscount, je suis intervenu en tant que Lead Data Analyst au sein d’une
équipe de 5 personnes « études & médias » qui gère l’achat de media planning et les achats publicitaires.
Réalisation:
1. Traitement et analyse des données de recherche sur les médias :
• Récupération des fichiers bruts auprès des instituts et qualification des données.
• Etudes sur les images de marque, entre Cdiscount et concurrents, forces et faiblesses par rapport aux autres
acteurs, évolutions par rapport aux concurrents, évaluation du marché.
• Extraction des points clés des données et proposition de recommandations d’action.
• Manipuler des données « excel », des graphiques et trier les données afin d’avoir les bons éléments.
Mehdi ******** – Data Analyst
********
********
5
• Présentation des résultats, esprit de synthèse, esprit de reporting.
2. Section de l’analyse globale : Planification du rendement des médias et rapports :
• Différentes sources de données selon les canaux, les tableaux, les rapports.
• Budget utilisé pour chaque média, ventilé par jour.
• Rapports de performance basés sur les campagnes, intégration avec Salesforce.
• Rattrapage des données historiques.
• Intégration des données.
Résultat:
1. INVESTIR LE MARCHÉ DES MÉDIAS
• Comparaison des investissements du S1 2021 au S1 2020.
• Focus sur les pure players : Amazon + Backmarket + Manomano + Leroy Merlin + Rakuten + Showroom privé +
Veepee + Cdiscount.
• Focus par marché 1 : DIY = Castorama + Manomano + Leroy Merlin.
• Focus by market 2: Furniture/decoration = Ikea + Maison du Monde + Conforama + La Redoute.
• Tendances d’investissement sur le marché dans son ensemble.
• Tendances de l’investissement par les médias.
• Evolution par période (T1 / T1 + T2; par mois; par semaine).
• Présentation de ces éléments et conclusion avec Learnings.
2. SUPPORT DU TABLEAU DE BORD
• Même type d’analyse effectué que ci-dessus mais cette fois basé uniquement sur le Cdiscount avec les
montants réels (vs les données Kantar qui sont des données brutes de marché).
Méthodologie : Scrum.
Environnement technique : Power BI Destop, Power BI Server, MS Excel, Microsoft SQL Server Management Studio.

Data Analyst et DataViz Tableau Software
General Mills (Agroalimentaire)
3/2020 - 3/2021
Mission : Au sein du département E-commerce, la mission visait à créer un tableau de bord « eCommerce Retail Digital
Media » pour la France, le Royaume-Uni et l’Australie, qui permet de mesurer la performance des campagnes marketing
via des KPI définis, du ROI, du ROAS, de l’évolution des ventes et de l’évolution des parts de marché.
Réalisation...

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