ALT - DATA INGENIEUR - F/H

Ingestion et automatisation des flux de données (Azure Data Factory)

• Participer à la mise en place et à la maintenance de pipelines d’ingestion depuis des sources variées (fichiers, bases de données, API).
• Automatiser les traitements de chargement et de rafraîchissement des données.
• Contrôler l’exécution des flux, analyser les erreurs simples et proposer des actions correctives.

Modélisation et structuration des données dans Snowflake

• Concevoir et alimenter des tables analytiques adaptées aux usages métiers.
• Mettre en œuvre les premières couches de modélisation (ex. datasets propres et exploitables).
• Optimiser les requêtes SQL simples et contribuer à l’amélioration des performances.

Workflows de préparation de données avec Dataiku

• Construire des flows de préparation de données (nettoyage, enrichissement, jointures).
• Utiliser les recettes visuelles, SQL ou Python selon les cas d’usage.
• Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour fiabiliser les datasets.

Mise à disposition des données pour la datavisualisation (Power BI ou équivalent)

• Préparer des datasets optimisés pour la consommation dans Power BI.
• Contribuer à la modélisation sémantique (tables, relations, mesures simples).
• S’assurer de la cohérence et de la qualité des données exposées aux métiers.

Bonnes pratiques Data Engineering et qualité des données

• Appliquer les standards de développement : nommage, versioning, documentation.
• Mettre en place des contrôles simples de qualité et de cohérence des données.
• Participer à l’amélioration continue des pipelines existants.

Montée en compétence sur la plateforme data et les usages métiers

• Comprendre l’architecture data globale et le rôle de chaque outil de la stack.
• Participer aux rituels d’équipe (revues, points techniques, démonstrations).
• Acquérir une vision end‑to‑end : de la donnée brute jusqu’au dashboard métier.