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Descripcion del puesto
Le Grupo de Estudos em Cana-de-Açúcar (GECA‑ESALQ/USP) recherche un(e) Junior Data Analyst motivé(e) pour rejoindre son équipe dynamique au sein d’un laboratoire de recherche appliquée de renommée internationale. Vous intégrerez un environnement stimulant où les données sont au cœur de la prise de décision stratégique, tant pour les projets de recherche agronomique que pour les activités commerciales liées à la filière sucre. Sous la supervision d’analystes seniors, vous participerez à toutes les étapes du cycle de vie des données : collecte, nettoyage, structuration, analyse et diffusion des résultats. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier (production, marketing, finance) afin de comprendre leurs besoins, de transformer les exigences fonctionnelles en solutions analytiques concrètes et de fournir des insights exploitables qui soutiennent la performance de l’entreprise.
**Missions principales**
- Extraire, consolider et nettoyer les jeux de données provenant de sources multiples (bases internes, capteurs IoT, fichiers Excel, API externes).
- Concevoir et maintenir des tableaux de bord interactifs sous Power BI ou Tableau, permettant aux décideurs de suivre les indicateurs clés de performance (KPIs) en temps réel.
- Réaliser des analyses descriptives et exploratoires pour identifier tendances, corrélations et opportunités d’optimisation dans la chaîne de valeur du sucre.
- Rédiger des requêtes SQL simples à intermédiaires pour extraire les informations nécessaires aux rapports.
- Produire des rapports périodiques (hebdomadaires, mensuels) et répondre aux demandes ad‑hoc des différentes directions.
- Documenter les processus de traitement des données, les définitions de métriques et les logiques de calcul afin d’assurer la traçabilité et la reproductibilité des analyses.
- Contribuer à l’amélioration continue des outils de reporting et proposer des automatisations (scripts Python, macros Excel).
- Apporter un soutien analytique aux équipes business en formulant des recommandations basées sur les données et en participant à des ateliers de formation interne.
**Profil recherché**
- Diplôme de niveau Bac+3/5 en Data Science, Statistiques, Informatique, Économie, Agronomie ou discipline équivalente.
- Maîtrise avancée de Microsoft Excel (fonctions avancées, tableaux croisés dynamiques, Power Query).
- Connaissances pratiques en SQL et/ou Python pour la manipulation de bases de données et le traitement de données.
- Familiarité avec les outils de visualisation (Power BI, Tableau) est un atout majeur.
- Esprit analytique, rigueur et souci du détail, capacité à travailler avec des jeux de données complexes et à garantir leur qualité.
- Excellentes compétences en communication écrite et orale, capacité à vulgariser des résultats techniques pour un public non‑spécialiste.
- Aptitude à travailler en équipe, à gérer les priorités et à respecter les délais dans un environnement dynamique.
- Motivation à apprendre continuellement et à évoluer vers des fonctions plus avancées en data‑science ou en business intelligence.
**Ce que nous offrons**
- Une expérience concrète sur des données réelles d’une organisation leader dans le secteur agro‑alimentaire.
- Accès à des outils de pointe (Power BI, Tableau, environnements cloud) et à des formations internes.
- Un programme de mentorat avec des experts reconnus, favorisant le développement de compétences techniques et fonctionnelles.
- Des perspectives d’évolution rapide vers des postes de Data Analyst senior ou Data Scientist selon les performances.
- Un environnement de travail collaboratif, ouvert et orienté innovation, où chaque idée est valorisée.
- Une rémunération attractive pour un poste junior, complétée par des avantages sociaux (mutuelle, tickets restaurant, transport).
- La possibilité de contribuer à des projets à fort impact sociétal, liés à la durabilité de la production de canne à sucre.
Rejoignez GECA‑ESALQ/USP et participez à la transformation digitale du secteur agricole tout en développant votre carrière dans l’analyse de données.
