Regional Data Lead - APAC

Description de l'entreprise

À propos d'Avery Dennison Corporation : Avery Dennison Corporation (NYSE : AVY) est une entreprise mondiale de premier plan spécialisée dans les sciences des matériaux et les solutions d'identification numérique. Nous nous spécialisons dans les solutions de marque et d'information qui améliorent l'efficacité du travail et de la chaîne d'approvisionnement, réduisent les déchets, favorisent la durabilité, encouragent la circularité et améliorent les connexions entre les marques et les consommateurs. Notre vaste gamme de produits comprend des matériaux d'étiquetage et fonctionnels, des inserts et tags RFID, et des applications logicielles qui relient les domaines physiques et numériques. Servant des industries mondiales telles que les soins à domicile et personnels, les vêtements, le commerce de détail, le commerce électronique, la logistique, l'alimentation et les produits d'épicerie, les produits pharmaceutiques et l'automobile, Avery Dennison emploie environ 35 000 personnes dans plus de 50 pays. En 2023, nos ventes ont dépassé 8,4 milliards de dollars. Pour en savoir plus, visitez www.averydennison.com.

Avery Dennison est certifiée comme une entreprise Great Place to Work en Australie, Chine, Inde, Japon, Singapour, Malaisie, Thaïlande et Vietnam. Notre entreprise a également été reconnue parmi les meilleures entreprises où travailler en Asie dans la Grande Chine et le Vietnam.

À propos de votre rôle :

En tant que responsable régional des données - APAC, vous jouerez un rôle crucial dans l'extraction d'informations à partir d'ensembles de données complexes pour soutenir nos stratégies numériques. Vous dirigerez des équipes dans l'analyse des tendances, des indicateurs de performance et du comportement des clients, fournissant une base axée sur les données pour la prise de décision et la mesure de l'impact des initiatives numériques. Ce rôle à temps plein exige un haut niveau d'engagement et d'expertise en analyse de données et gestion de données.

Vous coordonnerez des équipes transversales, gérerez des ressources et assurerez des canaux de communication clairs pour aligner les projets de transformation numérique et de données avec les objectifs commerciaux. De plus, vous superviserez l'exécution et les résultats de ROI de diverses initiatives numériques et projets liés aux données. Il est essentiel pour ce rôle de rester informé des nouvelles et des tendances du secteur dans les technologies émergentes. Une exposition à Oracle Fusion (FAW/OAC, etc.) est préférée.

Vos responsabilités incluent :

• Diriger des équipes de scientifiques et analystes de données pour exécuter des projets et produire des livrables commerciaux.
• Développer des stratégies pour une analyse et un reporting de données efficaces.
• Définir des indicateurs à l'échelle de l'entreprise et identifier des sources de données pertinentes.
• Sélectionner, configurer et mettre en œuvre des solutions d'analyse.
• Construire des systèmes pour transformer les données brutes en informations exploitables.
• Appliquer les connaissances industrielles pour interpréter les données et améliorer les performances.
• Analyser de grands ensembles de données pour déduire des motifs et des tendances pour des informations commerciales.
• Résoudre des problèmes commerciaux en utilisant la logique et la créativité.
• Utiliser la visualisation des données et le storytelling pour créer des rapports et des présentations personnalisés.
• Coordonner les tâches des équipes travaillant sur des projets de big data et assurer une réalisation efficace.
• Communiquer avec les départements transversaux pour assurer l'alignement avec les stratégies numériques de l'entreprise.

Ce que nous rechercherons chez vous :

• Diplôme de bachelor ou de troisième cycle en ingénierie (de préférence en informatique/IT), statistiques, gestion de données ou un domaine connexe.
• 5 à 8 ans d'expérience en tant que chef d'analyse ou data scientist.
• Maîtrise d'Excel, SQL, Python et des langages R; connaissance des techniques de Machine Learning (ML) et familiarité avec les outils de BI (ex. Tableau, SAS).
• Capacité démontrée