Data Analyst

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    Data Analyst - Transport et logistique

    Ref: T-9236 - Publiée le 10 déc. 2025

    • Localisation

      Région de Lille

    • TJM

      530 €

    • Part de télétravail

      2j / semaine

    • Expérience minimum

      3 à 5 ans (Confirmé)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission

    Contexte
    Notre client, une entreprise renommée dans le secteur du transport et de la logistique, cherche à optimiser ses processus internes et à améliorer l'efficacité de ses opérations par une meilleure utilisation de ses données. Cette mission offre l'opportunité de contribuer de manière significative à la digitalisation et à l'amélioration des performances de l'entreprise grâce à l'analyse de données. Le consultant jouera un rôle clé dans la mise en place d'outils analytiques et dans l'exploitation des données pour produire des insights exploitables qui soutiendront la stratégie globale de l'entreprise.

    Responsabilités
  1. Collecter, analyser et interpréter des ensembles de données complexes liés aux opérations de transport et de logistique
  2. Élaborer des tableaux de bord et des rapports qui illustrent les principales métriques de performance de l'entreprise
  3. Collaborer étroitement avec les équipes internes pour identifier les opportunités d'optimisation des processus
  4. Développer et mettre en œuvre des modèles statistiques pour prévoir les tendances, améliorer les flux logistiques et optimiser les itinéraires de transport
  5. Assurer le suivi et l'amélioration continue des performances des outils et systèmes analytiques en place
  6. Présenter des recommandations basées sur l'analyse des données à la direction et aux parties prenantes

    Profil recherché
  7. Expérience significative en tant que Data Analyst, de préférence dans le secteur du transport ou de la logistique
  8. Compétences avancées en manipulation de données et maîtrise d'outils tels que SQL, Excel, et des plateformes de visualisation de données (comme Tableau ou Power BI)
  9. Bonne compréhension des méthodes statistiques et de la modélisation de données
  10. Excellentes capacités d'analyse et souci du détail
  11. Aptitude à communiquer des informations complexes de manière claire et concise à des non-spécialistes
  12. Esprit d'équipe et capacité à collaborer avec diverses parties prenantes