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Data Analyst

Pubblicato il 03-09-2026 - Leroy Merlin in Italia

Leroy Merlin, brand internazionale del gruppo Adeo, leader nel settore retail home improvement, bricolage e fai-da-te, è presente nelle principali città italiane con una missione chiara: aiutare le persone a realizzare i loro progetti di casa e di vita, offrendo soluzioni innovative e ad alto impatto positivo.Chi cerchiamo:Stiamo cercando un/una Data Analyst da inserire nel team Analytics della direzione Finance & Performance. Con un focus prevalente sull'area Omnicommerce e Human Resources, il ruolo agisce come partner strategico del business sulle due aree di riferimento e in tre principali declinazioni: Cliente, Customer Care operations e Produttività.Responsabilità del ruolo:Collabora ed è di supporto ai propri stakeholder e ne comprende problemi, obiettivi e priorità, detenendo ownership su identificazione e implementazione delle soluzioni.E' domain expert del mondo Cliente e Collaboratore interno, contribuendo al miglioramento dei principali KPI operativi e finanziari tramite analisi delle performance operative e commerciali (es. analisi eventi promozionali, kpi post-vendita,



produttività).Ha ownership sulla gestione della data platform aziendale insieme al team Data Engineering per le aree di propria competenza.Sviluppa dashboard, analisi e prodotti data, con grande attenzione alla trasmissibilità degli stessi in un'ottica di industrializzazione degli asset.Prioritizza e gestisce in autonomia backlog e priorità, privilegiando attività a maggior valore aggiunto, in accordo con gli stakeholder di business.Comunica i risultati del proprio lavoro in modo trasparente e accessibile, favorendone la comprensione e garantendo - quando possibile - una stima dell'impatto delle decisioni prese grazie al proprio contributo.Diffonde competenze e best practice analitiche verso i team con cui collabora, è punto di riferimento per Business Partner e Performance Leader.Qualifiche e competenze:Almeno 3 anni di esperienza in ruolo analogo.Padronanza di SQL e buona familiarità con Pyt

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