Assistante administrative et commerciale H/F

La Poste Groupe change, nos métiers évoluent.
Etre toujours au plus près des Français, développer la confiance dans le numérique et être acteur de la transformation écologique, cest aussi le sens de notre métier.
Rejoindre La Poste Groupe, cest rejoindre une entreprise responsable, riche de ses 238 000 collaborateurs !
Pour légalité des chances, La Poste fait vivre la diversité. Nos postes sont ouverts à tous.
Vous aussi, engagez-vous à nos côtés pour donner du sens à votre métier.

Ce poste dalternant Data Analyst sinscrit dans une formation de 12 mois en partenariat avec la Wild Code School.Les missions confiées en entreprise Les missions générales qui vous seront confiés au sein de la Direction Transformation Ressources Humains sont : Extraction et structuration des données Veille technologique sur les outils de data analyse Analyse et exploration des données Communication avec les équipes clientes Vous réaliserez les missions suivantes : 1. Assistance à la modélisation des données : - Créer des modèles de données pour les processus logistiques. - Concevoir des bases de données adaptées aux projets.2. Analyse et traitement de données: - Extraire, transformer et charger des données pour les analyses. - Analyser les performances des systèmes logistiques et générer des rapports.3. Développement doutils danalyse: - Développer des outils danalyse et de visualisation avec les équipes IT, incluant le projet "Data Cloud". - Créer des tableaux de bord et des outils de reporting pour les décideurs.4. Soutien au projet : - Participer aux réunions de projet et documenter techniquement. - Collaborer avec les départements pour aligner les modèles de données aux besoins opérationnels.5. Formation continue : - Suivre des formations pour rester à jour sur les technologies de modélisation de données. - Appliquer ces connaissances dans les projets de lentreprise.

Rigueur Travail en équipe Organisation

Base en mathématiqueBases en anglais sur la lecture (Niveau B1 pour être en mesure de lire la documentation des librairies en anglais) ; Bases sur un outil de type tableur (Excel, Google Sheet, etc.) et idéalement en avoir déjà utilisé un à un niveau basique (remplissage de tableau, lecture, etc.) ; Culture data générique / curiosité dans le domaine : sêtre renseigné sur ce quest un data analyst, un algorithme et comprendre les enjeux professionnels du métier.