Nous sommes un groupe international de logistique 3PL présent en Europe et aux États-Unis, composé de plusieurs filiales qui utilisent des systèmes variés et présentent des niveaux de maturité data différents. L’équipe Group Performance développe les capacités de reporting et d’analyse à l’échelle du groupe, notamment dans les domaines de la rentabilité clients, du pipeline commercial, du chiffre d’affaires opérationnel et de la marge transport.
Vous rejoindrez une petite équipe centrale et travaillerez en étroite collaboration avec le Performance Manager sur des projets de reporting à l’échelle du groupe ainsi que pour certaines filiales. Le rôle est très opérationnel : aujourd’hui, la majorité de nos reportings sont développés dans Power BI et s’appuient sur des données provenant d’exports ERP, de CRM, de systèmes de gestion d’entrepôt (WMS) et de fichiers SharePoint.
Nous en sommes aux premières étapes de la modernisation de nos méthodes de travail, notamment dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour gagner en efficacité et exploiter des données jusqu’ici difficiles à analyser (notes CRM en texte libre, commentaires opérationnels, documents de transport, etc.).
Ce poste conviendra particulièrement à une personne curieuse de l’application concrète de l’IA à des problématiques métiers, tout en disposant de solides compétences analytiques. La majeure partie du travail reste, et restera, centrée sur l’analyse de données. Nous accordons davantage d’importance à votre façon de réfléchir et de résoudre les problèmes qu’au nombre exact d’années d’expérience figurant sur votre CV.
-
Concevoir, développer et maintenir des rapports Power BI pour des besoins tant au niveau du groupe que des filiales : rentabilité clients, pipeline commercial (CRM), chiffre d’affaires opérationnel, marge transport.
-
Créer et revoir des mesures DAX ainsi que des transformations Power Query / M.
-
Travailler avec des données provenant de sources diverses (ERP, CRM, WMS, SharePoint et, ponctuellement, entrepôts de données dans le cloud) et documenter les modèles de données utilisés.
-
Transformer les questions métiers en analyses concrètes et exploitables, en collaborant directement avec les équipes Finance, Commerciales et Opérationnelles au sein des différentes filiales.
-
Répondre aux demandes ponctuelles d’analyse émanant du CFO, du CEO et des équipes pays (analyses approfondies de marges, études de rentabilité, scénarios financiers, etc.).
-
Structurer et clarifier des problématiques souvent exprimées de manière imprécise afin de fournir des analyses pertinentes et actionnables.
-
Utiliser quotidiennement des outils d’IA générative (LLM) pour :
-
rédiger du code DAX ou Power Query / M ;
-
synthétiser des notes de réunion ;
-
automatiser des tâches analytiques répétitives ;
-
accélérer la documentation et le partage de connaissances.
-
Identifier les opportunités d’utilisation de l’IA sur des problématiques concrètes, par exemple :
-
l’extraction de données structurées à partir de notes CRM non structurées ;
-
la synthèse de commentaires opérationnels en texte libre ;
-
l’analyse automatisée de factures de transport ;
-
la rédaction de commentaires sur les écarts et variations de performance.
-
Développer des prototypes simples intégrant l’IA lorsque ceux-ci apportent une réelle valeur ajoutée. Notre objectif n’est pas de construire des systèmes de machine learning en production, mais des outils pragmatiques permettant de gagner du temps ou d’exploiter de nouvelles sources de données.
-
Documenter et partager les bonnes pratiques, méthodes de travail et enseignements avec la communauté Finance du groupe.
-
Participer aux réflexions sur l’évolution de l’architecture de données et des outils analytiques à mesure que l’organisation gagne en maturité sur ces sujets.
