• Manage Trillium Health Resources Medical Economics MLR and IBNR reporting and ensure compliance with related regulations, standards, and policies. • Work with the Director of Medical Economics to model the financial impacts of policy changes and clinical decisions. • Develop and promote best practices and drive innovation through various types of data. • Oversee the development of Medical Economics reporting and participate in various organization-wide process improvement initiatives. • Provide direct supervision to analytics staff, including conducting performance evaluations, coordinating training, and implementing hiring, discipline and termination procedures.

• Use data to prove the ROI of our cybersecurity training platform • Navigate complex datasets using SQL to uncover training impacts • Present insights to executive level stakeholders • Partner with Federal agency stakeholders to translate needs into data-driven success plans • Use SQL and Python to extract and shape large datasets • Build interactive Looker/Tableau dashboards and presentations • Run deep-dive analysis on user behavior and simulation logs • Maintain rigorous data hygiene by auditing the flow of training telemetry • Participate in Executive Business Reviews (EBRs) and discuss client’s progress

Role Description Chez Phenix, nous sommes convaincus qu'un monde sans gaspillage est possible. Nous donnons à chacun — entreprises, associations, citoyens — le pouvoir d'agir contre le gaspillage, alimentaire et non alimentaire, et sauvons plus de 70 millions de repas chaque année. Nous lançons un nouveau produit à destination des acteurs de la grande distribution. Le produit collecte et analyse leurs données pour construire des indicateurs et détecter des anomalies, et les aider à mieux gérer leurs invendus et réduire le gaspillage. Nos produits existants s'appuient sur une équipe d'Analytics Engineers et une stack data établie ; cette verticale démarre sans socle data existant. Nous cherchons un freelance pour en poser les fondations data, aux côtés de la product manager et de l'équipe de dev. - Explorer et fiabiliser les données issues des systèmes d'information des magasins (sources hétérogènes, formats et granularités variables). - Identifier et construire les indicateurs utiles aux magasins, et les premières briques de détection d'anomalies. - Concevoir le modèle de données utilisé par le produit. - Accompagner la product manager dans l'identification des besoins, et l'équipe de dev dans la conception de la solution. Qualifications - Plusieurs années d'expérience en tant que Data Analyst / Analytics Engineer, un plus si tu connais le retail. - Maîtrise de la modélisation de données et SQL. - Maîtrise de BigQuery (indispensable) ; connaître dbt est un plus. - Des compétences ou connaissances en data engineering sont un plus. - À l'aise avec la data visualisation, quel que soit l'outil. - Autonome et capable de structurer en partant d'une feuille blanche. Requirements - Durée de la mission : 3 mois - Rythme (jours / semaine) : 2 à 3 jours par semaine - TJM ou fourchette : à discuter - Remote / présentiel : En remote avec une phase d’on-boarding à Paris ou Lyon. - Date de démarrage : ASAP Benefits - Un projet ambitieux, qui a un réel impact positif sur la société. Notre objectif, 100 millions de repas sauvés par an ! - Une culture d'entreprise fondée autour de valeurs de solidarité sociale et environnementale, de diversité et de bienveillance. - Un partage transparent et régulier de la stratégie de la part du COMEX. - Un accompagnement complet dès tes premiers pas en tant que phénicien.ne, avec un onboarding à Paris sur 2 jours. - Des formations internes régulières pour la montée en compétences. - La possibilité de s'investir dans des projets transverses. Company Description Chez Phenix, nous ne cherchons pas une expérience à tous prix mais nous évaluons le potentiel ! Toutes nos offres sont évidemment ouvertes aux personnes en situation de handicap.

• Develop and maintain dashboards, KPIs, and analytical deliverables with end-to-end accountability for data accuracy, metric definitions, and stakeholder usability. • Use SQL and Power BI to query, model, and visualize data — building reliable reports that support business decision-making. • Collaborate with commercial, product, and Data Engineering teams to translate requirements into clear, actionable analytics. • Monitor data quality, flag inconsistencies early, and support corrective actions with engineering partners. • Contribute to metric standardization and documentation — helping ensure consistent definitions across reports and tools. • Work in Git-based workflows (branches, pull requests) for SQL and BI assets, following team standards for versioned analytics delivery. • Support team initiatives such as centralized KPI layers, structured self-service, and the migration toward more robust analytics operations — including CI/CD for BI where applicable. • Deliver ad hoc analyses with limited supervision, connecting insights to business questions and recommending next steps.