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.
Est attendu de l'analytics engineer :
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.
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