Data Analyst H/F

Description de l'offre

Entité de rattachement

Safran est un groupe international de haute technologie, équipementier de premier rang dans les domaines de l'Aéronautique, de l'Espace de la Défense et de la Sécurité (les activités de Sécurité étant destinées à être cédées). Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 66 500 personnes (y compris la Sécurité) pour un chiffre d'affaires de 15,8 milliards d'euros en 2016 (excluant la Sécurité). Safran est une société cotée sur Euronext Paris et fait partie des indices CAC 40 et Euro Stoxx 50.

Safran est classé dans le Top 100 Global Innovators de Thomson Reuters. Safran est également classé en tête du palmarès « Happy at work », classement réalisé par le site meilleures-entreprises.com, sur le podium des entreprises préférées des jeunes ingénieurs* et dans le classement LinkedIn des entreprises les plus attractives en France.
*enquêtes Universum et Trendence

Safran Landing Systems est le leader mondial des fonctions d'atterrissage et de freinage pour aéronefs. Son expertise couvre le cycle de vie complet de ses produits, depuis la conception et la fabrication jusqu'à la maintenance et la réparation. Safran Landing Systems est partenaire de 30 avionneurs dans les domaines du transport civil, régional et d'affaires et dans le domaine militaire. L'activité de systèmes d'atterrissage de Safran assure le support de 27 000 avions effectuant plus de 54 000 atterrissages chaque jour. Safran Landing Systems compte plus de 7 200 collaborateurs en Europe, Amérique du Nord  

Description du poste

Filière principale / Métier principal

Performance et support - Management de la donnée et systèmes d'informations

Filière secondaire / Métier secondaire

Recherche, conception et développement - Mathématiques et Algorithmes

Intitulé du poste

Data Analyst H/F

Type contrat

CDI

Statut

Ingénieur & Cadre

Temps de travail

Temps complet

Description de la mission

L'avènement du Big Data ouvre de nouvelles possibilités de services innovants dans le secteur de l'aéronautique. L'élaboration d'algorithmes complexes exploitant de façon optimale les grandes quantités de données disponibles permet d'adresser des champs aussi vastes que la maintenance prédictive (health monitoring), l'optimisation de processus industriels, etc

A ce titre, vous serez chargé(e) au sein de la division "Customer Support" de :

• Définir, mettre en place, et suivre des KPI principaux de la division basés sur les données hétérogènes issues de source existantes (SAP, CRM, et autres), de proposer et mettre en place des règles de nettoyage, de produire mensuellement les indicateurs et d'expliquer chiffre a l'appui leurs évolutions pour des analyses métier complémentaire.

• Dimensionner le data warehouse tout en le faisant évoluer (en croisant SAP, CRMT, SCM , base access/excel ..), manager les données (BI).

• Proposer une lecture dynamique et visuelle des données.

. Identifier et structurer les données en vue de leurs meilleures exploitations.

• Etre l'expert(e) pour la construction du futur BI (projet en cours).

Complément du descriptif

Profil recherché

La finalité du poste étant de mieux comprendre et de segmenter les besoins et les comportements de nos clients, au sein de la direction du Customer Support. L'exploitation des résultats servira à lancer et nourrir des projets conduits par les opérationnels.

Les solutions actuelles étant vouées à évoluer, le candidat sera contributeur de la mise en œuvre de la nouvelle architecture logiciel pour les traitements de ces données clefs de l'activité de la Division.

Profil candidat

Minimum de 3 ans d'expérience dans le domaine de l'analyse de données avec des connaissance et pratiques d'outils comme TABLEAU & CLICK, POWER BI. Connaissance des outils informatiques pour organiser et présenter efficacement tout type de données.

Expérience dans le traitement des données (machine learning, intelligence artificielle), statistique/algorithmie, mathématiques appliquées.
- Connaissance de Matlab/Simulink, Python, et/ou en lien avec le big data (Hadoop, Mapreduce, noSQL, outils de visualisation) appréciées

- Autonome, rigoureux
- Force de proposition
- Sensible à la compréhension du besoin client