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Intelligence daffaire et Architecture des Données Spécialiste principal

Le poste de Spécialiste principal en intelligence daffaire et Architecture des Données joue un rôle de leadership clé dans lactivation dune prise de décision dentreprise fondée sur les données au sein de lorganisation commerciale pharmaceutique. Cette fonction est responsable de la conception de bout en bout de la gouvernance et de loptimisation des actifs de données commerciales des plateformes analytiques et des solutions de business intelligence qui soutiennent la performance lengagement client et lexécution stratégique.

Agissant à titre dexpert principal en la matière la personne titulaire du poste collabore étroitement avec les équipes de direction commerciale les équipes produits les opérations des ventes laccès au marché lanalytique et les TI tout en gérant des fournisseurs externes de données et de technologies. Le rôle garantit une intégration des données évolutive et de haute qualité le déploiement danalyses avancées et la production dinformation fiables tout en respectant rigoureusement les exigences de gouvernance des données de confidentialité et de réglementation propres à un environnement pharmaceutique hautement réglementé.

Responsabilités clés

Intégration des données et architecture des plateformes

• Assurer la responsabilité et la supervision du lac de données commerciales et de larchitecture analytique associée en intégrant des sources de données internes et externes complexes telles que le CRM la performance des ventes les programmes patients laccès au marché et les données de veille commerciale tierces.
• Diriger la conception loptimisation et lévolution des pipelines ETL et des flux de données en partenariat avec les TI en utilisant Amazon S3 Data Factory Redshift et des environnements Python et SQL.
• Orienter les décisions architecturales afin dassurer lévolutivité la performance la qualité des données et la pérennité des plateformes de données commerciales.
• Superviser la mise en œuvre la gestion du cycle de vie et loptimisation des outils dintégration de données et danalytique utilisés dans lensemble de lorganisation commerciale.
• Garantir lharmonisation des données maîtres à léchelle de lentreprise entre le CRM lautomatisation marketing les référentiels clients les systèmes partenaires et les couches de rapports en aval afin de permettre une exécution et une analytique omnicanales cohérentes.

Leadership en analytique et en business intelligence

• Diriger la conception le développement et la gouvernance des tableaux de bord Power BI et des solutions analytiques soutenant :
• La performance des marques et du portefeuille
• Lefficacité de la force de vente
• l engagement omnicanal
• Les informations marchées et clients.
• Traduire des questions daffaires et stratégiques complexes en modèles de données évolutifs en ensembles de données analytiques et en outils daide à la décision.
• Définir et faire respecter des standards garantissant lexactitude la fiabilité la cohérence et la ponctualité des analyses et des rapports commerciaux.
• Guider lévolution des analyses descriptives vers des analyses prédictives et prescriptives en veillant à ce que les solutions analytiques soient intégrées aux processus et aux flux de travail de lentreprise.

Partenariat stratégique et accompagnement des équipes

• Agir comme conseiller principal de confiance auprès des parties prenantes commerciales en collaborant avec les dirigeants et les analystes pour façonner les feuilles de route analytiques et prioriser les initiatives à fort impact.
• Transformer les résultats analytiques en insights clairs et actionnables afin de soutenir la planification stratégique et lexécution tant aux niveaux opérationnels que décisionnel.
• Promouvoir ladoption de lanalytique en libre-service en définissant des cadres de la documentation de la formation et des garde-fous permettant dautonomiser les équipes tout en préservant lintégrité des données.
• Collaborer avec les équipes partenaires pour définir les priorités gérer la portée des projets établir les échéanciers de livraison et communiquer lavancement aux parties prenantes.

Gestion des fournisseurs et des partenaires

• Assumer la responsabilité opérationnelle et stratégique des relations avec les fournisseurs externes de données danalytique et de technologies incluant les fournisseurs de données les plateformes technologiques et les partenaires de consultation.
• Diriger lintégration des fournisseurs la gestion de la performance et la gouvernance continue afin dassurer :
• La qualité des services et le respect des accords de niveau de service
• La rentabilité et la réalisation de la valeur
• La conformité aux exigences de confidentialité de sécurité des données et de réglementation.
• Servir de point de contact principal pour les escalades fournisseurs et les discussions contractuelles en collaboration avec les équipes des Achats et des TI.

Gestion budgétaire et responsabilité financière

• Gérer et superviser le budget des données et de lanalytique commerciales incluant les contrats fournisseurs les coûts de plateformes et les investissements projets.
• Suivre les dépenses par rapport aux prévisions identifier des opportunités doptimisation des coûts et appuyer les décisions dinvestissement basées sur le retour sur investissement.
• Contribuer aux cycles annuels de planification en anticipant les besoins futurs en données analytique et technologies en alignement avec la stratégie commerciale.

Gouvernance qualité et gestion des données

• Fournir un leadership en collaboration avec les TI les Opérations ventes le Marketing lAnalytique et les partenaires externes afin de :
• Clarifier la propriété des données et les droits dutilisation
• Résoudre des enjeux complexes et spécifiques aux domaines de données
• Permettre une utilisation cohérente et fiable des données maîtres commerciales.
• Définir mettre en œuvre et faire respecter les politiques standards et meilleures pratiques de gouvernance des données pour lanalytique commerciale.
• Assurer la gestion et ladministration des domaines de données maîtres clés (Client HCP/HCO Compte Produit) incluant :
• La déduplication et la gouvernance des processus de rapprochement
• lalignement des hiérarchies
• Lenrichissement des attributs et la gestion du cycle de vie
• La validation et lapprobation des changements matériels de données.
• Surveiller de manière proactive la qualité des données enquêter sur les enjeux détectés et les résoudre à laide danalyses de causes racines structurées et de plans dactions correctives.

Gouvernance des changements et évaluation des impacts

• Réaliser des analyses dimpact des données pour les demandes de changement affectant les plateformes les processus et les couches de rapports.
• Identifier les impacts en aval sur les systèmes et les livrables analytiques afin dassurer la continuité opérationnelle et la confiance dans les données.
• Participer activement à la planification des livraisons aux processus de contrôle des changements et aux cycles de tests.

Amélioration continue et leadership intellectuel

• Identifier en continu des opportunités pour optimiser les pipelines de données moderniser les capacités analytiques et rationaliser les processus de production de rapports.
• Se tenir informé des tendances émergentes en données analytique et intelligence artificielle pertinentes pour la commercialisation pharmaceutique.
• Contribuer au partage des connaissances au mentorat et aux meilleures pratiques au sein de la communauté de pratique en données et analytique.

Qualifications et expérience

• Baccalauréat en informatique science des données ingénierie analytique ou dans un domaine connexe.
• Plus de 10 ans dexpérience progressive en intégration de données analytique ou business intelligence avec un niveau démontré de responsabilité senior.
• Solide expérience pratique des plateformes de données modernes et des outils de BI incluant Amazon S3 Data Factory Redshift Python/SQL et Power BI.
• Expertise avérée en modélisation des données transformation des données et architecture de solutions analytiques.
• Expérience en gestion de fournisseurs externes et de budgets dans un contexte de données danalytique ou de technologies.
• Expérience avec les sources de données commerciales (CRM ventes intelligence de marché) idéalement dans le secteur pharmaceutique ou des sciences de la vie.
• Excellentes capacités analytiques de résolution de problèmes et de prise de décision avec une forte aptitude à influencer les parties prenantes.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration en français et en anglais.
• Capacité à évoluer efficacement dans un environnement complexe transversal et dynamique.

Expertise en analytique avancée et en IA

• Cas dusage en modélisation prédictive et analytique avancée.
• Ingénierie des caractéristiques et gestion du cycle de vie des modèles.
• Validation des modèles tests et suivi de la performance.
• Traduction des problématiques daffaires en hypothèses analytiques.
• Compréhension pratique de :
• Lanalytique et des insights basés sur lIA (p. ex. Next Best Action prévisions segmentation)
• Lanalytique de texte et la génération dinsights
• Le déploiement des modèles et leur intégration aux processus daffaires.

Certifications (Atout)

• Amazon S3 Data Factory
• Redshift
• Python / SQL
• Power BI

Business Intelligence & Data Architecture Senior Specialist

Role Overview

The Business Intelligence & Data Architecture Senior Specialist plays a critical leadership role in enabling enterprise-grade data-driven decision-making across the pharmaceutical commercial organization. This role is responsible for the end-to-end design governance and optimization of commercial data assets analytics platforms and business intelligence solutions that drive performance customer engagement and strategic execution.

Acting as a senior subject matter expert this individual partners closely with commercial leadership brand teams sales operations market access analytics and IT while also managing external data and technology suppliers. The role ensures scalable high-quality data integration advanced analytics enablement and trusted insightswhile maintaining strict adherence to data governance privacy and regulatory expectations in a highly regulated pharmaceutical environment.

Key Responsibilities

Data Integration & Platform Architecture

• Provide ownership and oversight of the commercial data lake and associated analytics architecture integrating complex internal and external data sources such as CRM sales performance patient programs market access and third-party market intelligence.
• Lead the design optimization and evolution of ETL pipelines and data workflows in partnership with IT using Amazon S3 Data Factory Redshift Python and SQL-based environments.
• Drive architectural decisions to ensure scalability performance data quality and future-readiness of commercial data platforms.
• Oversee the implementation lifecycle management and optimization of data integration and analytics tools used across the commercial organization.
• Ensure enterprise-grade master data harmonization across CRM marketing automation customer master partner systems and downstream reporting to enable seamless omnichannel analytics and execution.

Analytics & Business Intelligence Leadership

• Lead the design development and governance of Power BI dashboards and analytical solutions supporting:

• • Brand and portfolio performance
  • Sales force effectiveness
  • Omnichannel engagement
  • Market and customer insights
• Translate complex business and strategic questions into scalable data models analytical datasets and decision-support tools.
• Establish and enforce standards to ensure the accuracy reliability consistency and timeliness of commercial analytics and reporting.
• Guide the evolution from descriptive to predictive and prescriptive analytics ensuring analytical solutions are embedded within business workflows.

Strategic Business Partnership & Enablement

• Act as a trusted senior advisor to commercial stakeholders partnering with business leaders and analysts to shape analytical roadmaps and prioritize high-impact initiatives.
• Translate analytical outputs into clear actionable insights that support strategic planning and execution at both operational and leadership levels.
• Champion self-service analytics enablement defining frameworks documentation training and guardrails to empower business teams while maintaining data integrity.
• Collaborate with partner teams to define priorities manage scope establish delivery timelines and communicate progress to stakeholders.

Supplier & Vendor Relationship Management

• Own day-to-day and strategic relationships with external data analytics and technology suppliers including data vendors platform providers and consulting partners.
• Lead vendor onboarding performance management and ongoing governance to ensure:
  • Service quality and service level agreement adherence
  • Cost-effectiveness and value realization
  • Compliance with data privacy security and regulatory requirements
• Serve as the primary point of contact for supplier escalations and contract-related discussions in collaboration with Procurement and IT.

Budget Ownership & Financial Stewardship

• Manage and oversee the commercial data and analytics budget including supplier contracts platform costs and project investments.
• Track spend versus plan identify cost optimization opportunities and support ROI-driven investment decisions.
• Contribute to annual planning cycles by forecasting future data analytics and technology needs in alignment with commercial strategy.

Data Governance Quality & Stewardship

• Provide leadership in collaboration with IT Sales Operations Marketing Analytics and external partners to:
  • Clarify data ownership and usage rights
  • Resolve complex domain-specific data questions
  • Enable consistent and trusted use of commercial master data
• Define implement and enforce data governance policies standards and best practices across commercial analytics.
• Own and steward key master data domains (Customer HCP/HCO Account Product) including:
  • Deduplication and match/merge governance
  • Hierarchy alignment
  • Attribute enrichment and lifecycle management
  • Validation and approval of material data changes
• Proactively monitor investigate and resolve data quality issues through structured root-cause analysis and corrective action plans.

Change Governance & Impact Assessment

• Provide data impact assessments for change requests across platforms processes and reporting layers.
• Identify downstream impacts across systems and analytics outputs to ensure continuity and data trust.
• Actively participate in release planning change control and testing cycles to safeguard business continuity.

Continuous Improvement & Thought Leadership

• Continuously identify opportunities to optimize data pipelines modernize analytics capabilities and streamline reporting processes.
• Stay current on emerging data analytics and AI trends relevant to pharmaceutical commercialization.
• Contribute to knowledge sharing mentoring and best practices within the data and analytics community of practice.

Qualifications & Experience

• Bachelors degree in computer science Data Science Engineering Analytics or a related field.
• 10 years of progressive experience in data integration analytics or business intelligence with demonstrated senior-level ownership.
• Strong hands-on experience with modern data platforms and BI tools including Amazon S3 Data Factory Redshift Python/SQL and Power BI.
• Proven expertise in data modeling data transformation and analytics solution architecture.
• Experience managing external vendors and budgets in a data analytics or technology context.
• Experience with commercial data sources (CRM sales market intelligence) preferably in the pharmaceutical or life sciences industry.
• Strong analytical problem-solving and decision-making skills with the ability to influence all stakeholders.
• Excellent communication and collaboration skills in French and English.
• Ability to operate effectively in a complex cross-functional and fast-paced environment.

Advanced Analytics & AI Expertise

• Predictive modeling and advanced analytics use cases
• Feature engineering and model lifecycle management
• Model validation testing and performance monitoring
• Translating business problems into analytical hypotheses
• Hands-on understanding of:
  • AI-driven insights (e.g. Next Best Action forecasting segmentation)
  • Text analytics and insight generation
  • Model deployment and integration into business processes

Certifications (Asset)

• Amazon S3 Data Factory
• Redshift
• Python / SQL
• Power BI

We are an Equal Opportunity Employer. We are committed to building diverse teams representative of the patients and communities we serve and we strive to create an inclusive workplace that cultivates collaboration.