Business Analyst Data - Industrie

Nous ouvrons un postes de Business Analyst Data (H/F) afin de renforcer l'équipe de notre client basée à Lausanne, pour le domaine Industriel (Supply, Manufacturing). Ce recrutement s'inscrit dans le cadre d'un programme de transformation du système décisionnel, au sein du Data Office.

Responsabilites du poste

• Recueillir, analyser et prioriser les besoins métiers liés au reporting, à l’analyse de données et au pilotage de la performance.

• Animer des ateliers avec les parties prenantes afin de définir les indicateurs, les processus métiers et les règles de gestion.

• Étudier les processus existants pour identifier des opportunités d’amélioration, d’optimisation et de standardisation des usages de la donnée.

• Rédiger les spécifications fonctionnelles et contribuer à la définition des KPI, des dimensions analytiques et des règles métier nécessaires aux solutions décisionnelles.

• Collaborer avec les équipes Data (Data Engineers, Analytics Engineers et experts métiers) à la conception des modèles de données et des modèles sémantiques de la plateforme BI.

• Accompagner les phases de développement, de tests et de validation en veillant à l’adéquation entre les solutions livrées et les besoins fonctionnels.

• Participer aux activités de gouvernance des données, notamment en contribuant à la documentation, aux référentiels et aux standards de qualité.

• Favoriser l’adoption des solutions analytiques auprès des utilisateurs et maintenir une documentation fonctionnelle claire et pérenne.

Requirements

• Expérience confirmée de 8 à 10 ans en Business Intelligence, Data Analytics ou analyse fonctionnelle.

• Excellente capacité à comprendre les besoins métiers et à les transformer en exigences fonctionnelles structurées.

• Bonne maîtrise des principes de modélisation décisionnelle (schéma en étoile, dimensions, faits, KPI, modèles sémantiques).

• au moins 5 ans d’expérience sur des projets Supply Chain, Manufacturing ou équivalents.

• Expérience avec des plateformes analytiques modernes telles que Power BI, Databricks, dbt ou des environnements Data Cloud.

• Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires dans un contexte de transformation Data.

• Une expérience dans le secteur de l’horlogerie constitue un atout.