Ingénieur·e Data
En tant qu?Ingénieur·e Data, vous participerez aux différentes phases des projets de transformation digitale de client.
Vous serez responsable du développement et de la mise en ?uvre de solutions de données et de reporting, en collaboration avec l?équipe DevOps, afin d?aider les utilisateurs finaux à analyser efficacement leur activité à travers des rapports et des tableaux de bord.
Vous utiliserez différentes technologies Microsoft telles que :
SQL Server Integration Services, Azure Analysis Services, Azure Data Lake, Azure SQL Database, Azure Data Factory et Power BI.
Responsabilités principales :
Construire des Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes.
Solide compréhension des concepts de Data Warehousing et de modélisation de données.
Identifier, concevoir et mettre en ?uvre des améliorations internes : refonte d?infrastructures pour une meilleure évolutivité, optimisation des flux de données et automatisation des processus manuels.
Développer des jobs ETL réutilisables et des cas d?usage.
Développer, déployer et mettre en service des interfaces Azure Data Factory.
Assembler de larges ensembles de données répondant aux exigences fonctionnelles et non fonctionnelles.
Gérer les mécanismes d?alimentation ETL (chargement Delta/Complet, historique).
Maintenir les ETL en condition opérationnelle.
Construire des outils analytiques exploitant les pipelines de données pour fournir des insights exploitables sur les indicateurs de performance clés.
Maîtrise de SQL, DAX, MDX et optimisation des requêtes.
Excellente maîtrise de T-SQL, tuning des performances et gestion de bases de données.
Gestion de la sécurité au niveau des lignes sur chaque couche de la chaîne de données.
Compétence en débogage, supervision, tuning et dépannage de solutions BI.
Familiarité avec les pipelines CI/CD entièrement automatisés pour le déploiement, l?intégration, les tests et la qualité du code.
Expérience de l?utilisation de GIT pour le contrôle de source dans Azure DevOps.
Capacité à gérer plusieurs interfaces et à travailler dans un contexte international.
Connaissance des design patterns de produits Data.
Collaboration avec les parties prenantes (équipes Data, Design, Produit, Direction) pour résoudre les problématiques techniques liées aux données.
Support à la qualification des projets, extraction, transformation et chargement des données (Data Scoping / Discovery).
Compétences techniques :
Outils : Azure Data Factory, ADLS Gen2, Azure SQL DB, Analysis Services, GitLab, Azure DevOps, Visual Studio, SQL Server Management Studio, DAX Studio, Tabular Editor, Power BI.
Expertise : Modélisation de données, Data Warehousing, gestion de bases de données, ETL, visualisation de données, méthodologie Agile, notions de CI/CD.
Formation : Master en informatique, statistiques ou mathématiques.
Compétences comportementales :
Maîtrise de l?anglais (oral et écrit).
Excellentes compétences en communication et présentation.
Esprit d?équipe et sens de la coopération.
Profil candidat:
Ingénieur·e Data
En tant qu?Ingénieur·e Data, vous participerez aux différentes phases des projets de transformation digitale du client
Vous serez responsable du développement et de la mise en ?uvre de solutions de données et de reporting, en collaboration avec l?équipe DevOps, afin d?aider les utilisateurs finaux à analyser efficacement leur activité à travers des rapports et des tableaux de bord.
Vous utiliserez différentes technologies Microsoft telles que :
SQL Server Integration Services, Azure Analysis Services, Azure Data Lake, Azure SQL Database, Azure Data Factory et Power BI.
Responsabilités principales :
Construire des Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes.
Solide compréhension des concepts de Data Warehousing et de modélisation de données.
Identifier, concevoir et mettre en ?uvre des améliorations internes : refonte d?infrastructures pour une meilleure évolutivité, optimisation des flux de données et automatisation des processus manuels.
Développer des jobs ETL réutilisables et des cas d?usage.
Développer, déployer et mettre en service des interfaces Azure Data Factory.
Assembler de larges ensembles de données répondant aux exigences fonctionnelles et non fonctionnelles.
Gérer les mécanismes d?alimentation ETL (chargement Delta/Complet, historique).
Maintenir les ETL en condition opérationnelle.
Construire des outils analytiques exploitant les pipelines de données pour fournir des insights exploitables sur les indicateurs de performance clés.
Maîtrise de SQL, DAX, MDX et optimisation des requêtes.
Excellente maîtrise de T-SQL, tuning des performances et gestion de bases de données.
Gestion de la sécurité au niveau des lignes sur chaque couche de la chaîne de données.
Compétence en débogage, supervision, tuning et dépannage de solutions BI.
Familiarité avec les pipelines CI/CD entièrement automatisés pour le déploiement, l?intégration, les tests et la qualité du code.
Expérience de l?utilisation de GIT pour le contrôle de source dans Azure DevOps.
Capacité à gérer plusieurs interfaces et à travailler dans un contexte international.
Connaissance des design patterns de produits Data.
Collaboration avec les parties prenantes (équipes Data, Design, Produit, Direction) pour résoudre les problématiques techniques liées aux données.
Support à la qualification des projets, extraction, transformation et chargement des données (Data Scoping / Discovery).
Compétences techniques :
Outils : Azure Data Factory, ADLS Gen2, Azure SQL DB, Analysis Services, GitLab, Azure DevOps, Visual Studio, SQL Server Management Studio, DAX Studio, Tabular Editor, Power BI.
Expertise : Modélisation de données, Data Warehousing, gestion de bases de données, ETL, visualisation de données, méthodologie Agile, notions de CI/CD.
Formation : Master en informatique, statistiques ou mathématiques.
Compétences comportementales :
Maîtrise de l?anglais (oral et écrit).
Excellentes compétences en communication et présentation.
Esprit d?équipe et sens de la coopération.
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