Data Analyst

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    Data Analyst - Automobile

    Ref: T-10564 - Publiée le 17 mars 2026

    • Localisation

      Région de Paris

    • TJM

      730 €

    • Part de télétravail

      Pas de télétravail

    • Expérience minimum

      3 à 5 ans (Confirmé)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission

    Contexte

    Notre client, un acteur majeur du secteur automobile, cherche à renforcer son équipe avec un consultant freelance capable d'analyser et d'interpréter de vastes quantités de données issues de divers systèmes et processus internes. L'objectif de la mission est de soutenir les décisions stratégiques de l'entreprise en fournissant des analyses pertinentes et concises. Dans un marché en constante évolution, il est essentiel de comprendre les tendances actuelles et futures pour optimiser les performances et rester compétitif. Le consultant devra travailler en étroite collaboration avec les équipes internes pour assurer une meilleure compréhension des données et leur utilisation efficace.


    Responsabilités

  1. Analyser les données collectées à partir de différentes sources pour soutenir la prise de décision stratégique.
  2. Développer des tableaux de bord interactifs et des rapports réguliers pour visualiser les informations clés.
  3. Identifier les tendances et les modèles dans les jeux de données pour anticiper les besoins futurs du marché.
  4. Collaborer avec les équipes internes pour définir les besoins en données et aligner les analyses sur les objectifs d'affaires.
  5. Assurer la qualité et l'intégrité des données en mettant en place des procédures de contrôle et de validation.
  6. Participer à l'amélioration continue des processus en proposant des solutions basées sur les analyses réalisées.


    Profil recherché

  7. Expérience confirmée en tant que Data Analyst, de préférence dans le secteur automobile.
  8. Excellente maîtrise des outils d'analyse de données tels que SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Tableau ou Power BI.
  9. Capacité à interpréter des ensembles de données complexes et à transformer les résultats en stratégies concrètes.
  10. Aptitude à travailler de manière autonome tout en s'intégrant dans une équipe pluridisciplinaire.
  11. Bonnes compétences en communication pour présenter les résultats analytiques de manière claire et concise.
  12. Esprit critique et rigoureux, orienté vers la résolution de problèmes et l'innovation.