Data analyst/engineer

Objectif de la mission

Structurer, transformer et valoriser les données afin de produire des modèles fiables et exploitables par les équipes métiers et les outils de pilotage.

Profil recherché

• Une capacité à communiquer clairement et à vulgariser les sujets data auprès des interlocuteurs non techniques.
• Un esprit collaboratif, sens du travail en équipe et de la transversalité.
• Une autonomie dans la prise de décision technique et aptitude à la justification argumentée des choix.
• Une contribution active à la stratégie data de l’entreprise

Responsabilités

• Extraction des données depuis différentes sources (BigQuery, APIs, bases opérationnelles)
• La conception et la modélisation de données avec DBT pour les besoins analytiques
• La mise en place de pipelines de transformation et d’intégration des données
• Le développement de traitements data (Python, PySpark, SQL)
• La production de dashboards de pilotage (Power BI)
• La documentation et la traçabilité des modèles, transformations et rapports
• Structuration des couches de données (staging, marts, modèles métiers)
• Tests de qualité de données et gestion des dépendances dans DBT
• Réalisation d’analyses exploratoires et d’études ad hoc
• La collaboration avec les équipes métiers afin de transformer les besoins opérationnels en solutions data exploitables
• La contribution à la structuration et à la stratégie data du groupe.
• Documentation des modèles DBT et des règles de gestion

Livrables

• Spécifications techniques détaillées
• Développements data (ingestion, transformation, modélisation)
• Dashboard Power BI
• Documentation complète dans les outils de gouvernance data.

Compétences techniques

• Maîtrise des concepts de modélisation de données et des outils de transformation (SQL, dbt, etc.)
• Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Composer, Dataflow…)
• Solides compétences en traitement et intégration de données (ETL/ELT, data pipelines)
• Bonne connaissance des outils de visualisation et de reporting (Power BI, Tableau, Looker...)
• Compréhension des architectures data modernes et des principes de performance des systèmes.

Compétences fonctionnelles et analytiques

• Capacité à relier les problématiques métier aux données disponibles.
• Aptitude à modéliser et restituer les résultats sous une forme lisible, exploitable et actionnable.
• Sens critique et rigueur dans l’analyse et la validation des données.

Ces compétences techniques et analytiques ne prennent leur pleine valeur que si elles s’accompagnent d’une posture ouverte et collaborative.