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VIE - Data Analyst (H​/F) - New York

Job in New York, New York County, New York, 10261, USA
Listing for: Join
Full Time position
Listed on 2026-09-12
Job specializations:
  • IT/Tech
    Business Intelligence, Data Analyst, Data Engineering, Data Warehousing
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 90000 - 130000 USD Yearly USD 90000.00 130000.00 YEAR
Job Description & How to Apply Below
  • Catégorie d'emploi SI - Etudes SI et Relations Clients
  • Horaire de travail Temps plein
  • Lieux Office-Corporate NY (95)
  • Société juridique HERMES SELLIER
  • Date de publication 30/07/2026 07:46
Le poste en détail CONTEXTE ET MISSION

Dans le cadre de l'expansion de sa Data Platform cloud, Hermès engage la transformation de son patrimoine data aux États-Unis. Vous rejoignez cette initiative à un moment charnière : celui où les fondations analytiques se construisent. Votre mission est de garantir que les données soient fiables, documentées et exploitables .

Le ou la VIE sera un interlocuteur clé entre les équipes métier US et l'équipe Analytics & AI de HDTI, contribuant à la fois à la fiabilisation des données et à leur valorisation via Power BI. Vous formerez également un binôme opérationnel avec le ou la VIE Analyst Engineer présent(e) sur le même programme : l'un construit les fondations, l'autre les valorise.

Ce poste requiert avant tout une forte compréhension fonctionnelle des données : savoir analyser un jeu de données, en comprendre le sens métier, identifier les anomalies et documenter avec rigueur. La maîtrise technique est un levier, la capacité d'assimilation des processus fonctionnels est indispensable.

Relais standards & bonnes pratiques
  • Agir en tant que relais local des standards, méthodologies et bonnes pratiques définis en matière d'analyse de données et de développement BI et en garantir l’adoption et le respect au sein de l'équipe US.
Exploration & rétro-documentation de l'existant
  • Établir le diagnostic data de l'existant US.
  • Produire des profils de données (data profiling) et documenter les anomalies et zones de risque, constituant ainsi la cartographie de référence du patrimoine data avant migration.
  • Identifier les règles métier implicites dans les données existantes pour alimenter la modélisation cible.
  • Construire la mémoire analytique du projet.
Analyse de qualité & détection des écarts (Gap Analysis)
  • Comparer les données sources (plateforme locale) aux nouveaux data models Snowflake, périmètre, définitions, et produire une analyse d'écarts actionnables pour les équipes d'ingénierie.
  • Formaliser les écarts constatés et proposer des règles de réconciliation ou de transformation.
  • Suivre les indicateurs de qualité data tout au long du processus de migration, en assurant une visibilité continue sur l'état de fiabilité des données.
Développement de dashboards & reporting
  • Livrer les premiers reportings opérationnels post-migration aux équipes métier US, avec un impact visible dès les premières semaines : vous traduisez la donnée en décision.
  • Développer des dashboards Power BI sur le semantic layer de la nouvelle Data Platform, en respectant les standards de certification Hermès.
  • Contribuer à l'adoption de la nouvelle plateforme par les équipes métier en rendant les données accessibles, lisibles et fiables.
Collaboration & documentation
  • Travailler en lien étroit avec l'Analyst Engineer VIE et les équipes Analytics & AI Paris pour assurer la cohérence des livrables.
  • Documenter systématiquement les analyses, hypothèses et conclusions dans les outils de référence de l'équipe.
  • Contribuer aux ateliers de qualification métier pour valider les règles de gestion et les définitions de données.
PROFIL RECHERCHÉ
  • Diplôme Bac+4/5 en data, statistiques, économétrie, mathématiques appliquées ou école de commerce avec spécialisation data ou équivalent
  • Première expérience (stage, alternance ou poste junior) en analyse de données ou BI dans un environnement structuré
  • SQL avancé
  • Power BI
  • Capacité à réaliser du data profiling et à interpréter des indicateurs de qualité de données
  • La connaissance de Snowflake ou d'un cloud data warehouse est un plus
  • La maîtrise de Python ou R pour l'analyse exploratoire est appréciée
  • Autonomie,…
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