Associé en Analyse de Données

Description de l'entreprise

Gravel est une entreprise technologique qui simplifie votre recherche de travailleurs de la construction qualifiés et dignes de confiance. Depuis 2019, nous nous engageons à faire une différence grâce à la puissance de la technologie pour les projets de nos clients et les travailleurs manuels.

Nous visons à résoudre les pénuries de main-d'œuvre qualifiée en démocratisant l'accès aux travailleurs manuels sans frontières, tout en offrant à nos clients une tranquillité d'esprit grâce à nos excellents services.

La culture de Gravel met l'accent sur un environnement de travail souple et orienté vers les résultats. Nous veillons à ce que chacun de nos Gravity atteigne la plus haute qualité en fournissant un environnement confortable et sûr pour grandir ensemble.

Description du poste

• Interpréter les données, analyser les résultats à l'aide de requêtes et de méthodes statistiques
• Développer des tableaux de bord, des rapports et des visualisations pour communiquer efficacement les résultats aux parties prenantes
• Surveiller et analyser les indicateurs de performance pour fournir des informations exploitables à l'équipe commerciale
• Concevoir les processus et l'architecture de l'extraction de données
• Contribuer au développement de modèles prédictifs et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir la performance de l'entreprise
• Travailler avec une équipe interfonctionnelle pour prioriser les besoins commerciaux et informatiques

Qualifications

• Au moins 1 an d'expérience professionnelle en tant qu'analyste de données ou dans des domaines connexes (Intelligence d'affaires, Ingénieur de données, Data Scientist)
• Maîtrise des langages basés sur SQL, des langages de script de données (Python ou R)
• Expérience avec les technologies de Big Data ou des outils pertinents (par ex. Superset, Google BigQuery, Google Data Studio, etc)
• Comprendre les bases de la science des données (par ex. mathématiques/statistiques, algorithmes, logique, nettoyage et préparation des données, etc)
• Compétences analytiques solides et raisonnement statistique
• Disposer de bonnes compétences en communication et aimer travailler en équipe
• Rapide à apprendre, avec une grande initiative et curiosité