Liebherr Components Colmar est une entité du groupe familial allemand Liebherr, fondé en 1949, reconnu mondialement pour ses solutions innovantes dans les domaines du terrassement, de l'aéronautique, de la réfrigération, des grues et des composants industriels.
Créée en 2011, notre société Liebherr Components est spécialisée dans la conception, la fabrication et les tests de moteurs diesel de grande puissance, principalement destinés aux secteurs miniers et des Datas Center. Implantée à Colmar, dans le Haut-Rhin, notre structure industrielle moderne regroupe aujourd'hui environ 320 collaborateurs.
En tant qu'entreprise de taille intermédiaire, nous combinons les avantages d'un environnement à taille humaine avec les ressources d'un grand groupe international. Cela nous permet de proposer à nos collaborateurs des projets techniques ambitieux, un cadre de travail stimulant et de réelles perspectives d'évolution.
Rejoignez notre équipe centrale, Components Shared Services, où vous ferez partie d'une équipe transverse au service des clients internes de nos filiales internationales. De ce fait vous rejoignez une équipe internationale, merci de candidater et transmettre votre CV en anglais. Un niveau B2 ou supérieur en Anglais est impératif.
En tant que Ingénieur Business Intelligence (H/F), vous serez responsable de la conception, de l'élaboration et de la maintenance des flux d'extraction de données, garantissant un traitement efficace des données, une intégration transparente et un stockage robuste entre les systèmes. Votre travail permettra un accès cohérent à des données de haute qualité pour l'analyse, le reporting et la business intelligence.
Vous mettrez à profit votre expertise pour gérer notre environnement analytique sur site et contribuerez activement à notre transition vers le cloud. Rattaché au Project Manager Officer, vos missions seront les suivantes :
* Développer les ETL : Concevoir, construire et maintenir des processus ETL/ELT robustes pour assurer un flux de données fluide et fiable entre les systèmes.
* Développer des modèles de données évolutifs et efficaces et architecturer des solutions de stockage qui soutiennent les besoins analytiques et opérationnels.
* Intégrer diverses sources de données pour une ingestion transparente et automatisée des données.
* Optimiser les structures des bases de données et affiner les requêtes pour maximiser les performances et l'efficacité du traitement des données.
* Mettre en oeuvre des pratiques de validation, de nettoyage et de surveillance des données afin de maintenir des normes élevées en matière d'exactitude, de cohérence et de fiabilité des données.
* Mettre en place des systèmes de surveillance, de journalisation et des mécanismes d'alerte pour garantir la fiabilité du système et résoudre rapidement les problèmes liés aux données.
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