Positionnement

Au sein de l’Université Paris-Saclay, établissement de rang international engagé dans des transformations importantes de ses métiers et de ses organisations, le ou la Data Analyst RH / chargé(e) d’études GPEEC contribue au développement de l’observatoire des compétences et à l’objectivation des politiques de ressources humaines.

Le poste est rattaché à la direction en charge de la formation des personnels et de l’observatoire des compétences (IFPOC), en lien étroit avec la direction des ressources humaines, les équipes DATA, la Direction en charge des Organisations et des Processus (DAOP) ainsi que les directions et composantes de l’Université.

À la croisée de l’analyse de données, des ressources humaines et de la prospective, le poste vise à transformer des données issues de différentes sources en informations fiables, lisibles et utiles à la décision.

Il constitue une opportunité particulièrement adaptée à un profil ayant une formation en data analyse, statistiques, économie quantitative, sciences sociales quantitatives ou RH avec une forte appétence pour les données, souhaitant développer progressivement une expertise dans le domaine de la GPEEC et des politiques RH.

Finalité du poste

Le ou la Data Analyst RH contribue à construire et faire vivre un dispositif d’observation des emplois, des effectifs et des compétences permettant d’éclairer les décisions de l’Université.

Il ou elle intervient principalement sur :

• la collecte et la structuration des données ;
• leur contrôle et leur fiabilisation ;
• la construction d’indicateurs ;
• l’analyse statistique et prospective ;
• la réalisation de tableaux de bord et de visualisations ;
• la production d’études permettant d’identifier et de comprendre les évolutions des emplois et des compétences.

Les analyses produites ont vocation à alimenter à la fois le pilotage RH du périmètre employeur et, progressivement, une lecture plus large des dynamiques d’emploi et de compétences à l’échelle du site Paris-Saclay, notamment dans le cadre de la conférence annuelle RH.

Le poste associe ainsi une forte dimension analytique à une découverte progressive des problématiques de GPEEC.

Missions

1. Produire, structurer et fiabiliser les données de l’observatoire des compétences

Le ou la Data Analyst participe à la construction et à l’amélioration continue du socle de données de l’observatoire.

À ce titre, il ou elle :

• identifie les données nécessaires aux différentes études et analyses ;
• collecte et consolide des données provenant de sources multiples ;
• contrôle leur qualité, leur cohérence et leur complétude ;
• contribue à leur nettoyage, leur structuration et leur documentation ;
• participe à la définition de règles de gestion communes ;
• automatise, lorsque cela est possible, certaines opérations de préparation ou d’actualisation des données ;

Une attention particulière est portée à la traçabilité des données, à la reproductibilité des analyses et à la documentation des méthodes utilisées.

2. Construire les indicateurs et outils de pilotage

En lien avec l’IFPOC, la DRH, les équipes DATA et les directions métiers, le ou la Data Analyst contribue à définir les indicateurs permettant de suivre les principales dynamiques RH.

Il ou elle participe notamment à l’analyse :

• des effectifs et de leur évolution ;
• de la structure démographique ;
• des métiers et familles professionnelles ;
• des départs et perspectives de renouvellement ;
• des mobilités et parcours professionnels ;
• des besoins en compétences ;
• des emplois sensibles, émergents ou en tension ;
• des besoins de recrutement, de formation ou d’accompagnement.

Il ou elle développe et maintient des tableaux de bord, outils de suivi et représentations graphiques permettant une lecture simple et partagée de ces données.

3. Réaliser des analyses et études prospectives

Le ou la Data Analyst contribue aux études menées par l’observatoire des compétences.

Il ou elle :

• réalise des analyses descriptives et comparatives ;
• identifie les tendances, évolutions et éventuels signaux faibles ;
• construit des projections à différentes échéances ;
• contribue à l’élaboration de scénarios simples d’évolution des effectifs, emplois ou compétences;
• réalise des croisements de données afin d’objectiver les problématiques RH ;
• participe aux diagnostics portant sur certaines fonctions ou populations professionnelles ;
• contribue à la réalisation d’enquêtes métiers, études de charge ou diagnostics ciblés.

Selon son expérience et sa montée en compétences, il ou elle pourra progressivement développer des méthodes d’analyse plus avancées et participer à la conception de modèles prospectifs.

4. Contribuer aux démarches de GPEEC

Le ou la Data Analyst apporte son expertise de la donnée aux démarches de gestion prévisionnelle des emplois, des effectifs et des compétences conduites par l’IFPOC.

Il ou elle contribue notamment :

• aux cartographies des métiers, activités et compétences ;
• à l’analyse des emplois sensibles ou en tension ;
• à l’exploitation des référentiels métiers et compétences ;
• aux diagnostics réalisés auprès des directions, composantes ou populations professionnelles ;
• à l’identification des évolutions quantitatives et qualitatives des emplois ;
• à l’analyse des besoins futurs en compétences.

Le poste permet ainsi d’acquérir progressivement une connaissance approfondie des démarches de GPEEC et de leur traduction dans les politiques de recrutement, formation, mobilité et accompagnement des parcours professionnels.

5. Valoriser et restituer les analyses

La qualité de la restitution constitue une dimension importante du poste.

Le ou la Data Analyst :

• produit des synthèses, graphiques et tableaux de bord accessibles à différents publics ;
• prépare des supports de présentation ;
• contribue à la rédaction de notes d’analyse ;
• explicite les résultats et les méthodes utilisées ;
• participe aux restitutions auprès des directions, groupes de travail et instances de gouvernance ;
• contribue au développement d’une culture de la donnée RH au sein de l’Université.

L’objectif n’est pas uniquement de produire des chiffres, mais de faire parler les données pour faciliter leur compréhension et leur utilisation dans la décision.