Pour nous accompagner dans notre croissance, nous sommes ravis d’ouvrir une opportunité pour un(e) Senior Analytics Engineer motivé(e) à rejoindre notre équipe dynamique et jouer un rôle crucial dans la définition de l'avenir de la stratégie de données d'EFOR.
À propos de votre rôle :
En tant que Senior Analytics Engineer, vous serez au cœur de l’exploitation des données du groupe pour non seulement construire et faire évoluer notre data modèle (architecture médaillon) mais aussi produire des analyses stratégiques, des modèles prédictifs et des visualisations percutantes.
Votre rôle consistera à transformer les données en insights exploitables, en répondant rapidement aux besoins des équipes métier et en concevant des rapports interactifs via Power BI.
Vous pourrez également jouer un rôle dans le développement de modèles prédictifs et d’algorithmes de Machine Learning, tout en collaborant avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et fournir des solutions adaptées. Votre expertise en analyse de données, en intelligence artificielle et en modélisation sémantique sera essentielle pour soutenir la prise de décision éclairée au sein de l’entreprise.
Dans le cadre de notre stratégie de croissance, vous serez également amené(e) à identifier des opportunités d’innovation analytique et à proposer des solutions basées sur les données pour répondre aux enjeux complexes de nos clients internes.
En tant que Senior Analytics Engineer, vos enjeux seront les suivants :
1. Construction du Data Modèle d’Efor :
* Identifier les sources de données à ingérer en priorité
* Modéliser la donnée depuis la donnée brute jusqu’à la donnée exploitable par nos équipes (architecture en 4 couches bronze, silver, gold, exposition aux métiers) en mettant en œuvre
* Des compétences techniques de modélisation data (SparkSQL, esprit analytique)
* Une bonne compréhension des attentes des métiers
2. Analyse des données et création de rapports Power BI :
* Exploiter les données de la couche Gold (Microsoft Fabric) pour produire des analyses détaillées et répondre aux besoins spécifiques des équipes métier.
* Concevoir des modèles sémantiques dans Power BI (modèles tabulaires, relations, mesures DAX) pour structurer les données et faciliter leur exploration.
* Développer des rapports et tableaux de bord interactifs dans Power BI, adaptés aux besoins stratégiques et opérationnels.
* Appétence pour le design dans la construction des rapports Power BI.
3. Développement de modèles prédictifs et algorithmes de Machine Learning :
* Identifier des cas d’usage métier où des modèles prédictifs ou des algorithmes de Machine Learning peuvent apporter de la valeur.
* Développer et entraîner des modèles prédictifs (régression, classification, clustering, séries temporelles, etc.) en utilisant des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
* Intégrer les résultats des modèles prédictifs dans les rapports Power BI pour fournir des insights exploitables.
4. Collaboration avec les équipes métier :
* Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins, poser les bonnes questions et fournir des réponses basées sur les données.
* Être capable de s’adapter rapidement à des problématiques variées et complexes, en proposant des analyses pertinentes et des solutions exploitables.
* Vulgariser les résultats des analyses et des modèles pour les rendre compréhensibles et actionnables par les parties prenantes non techniques.
Prérequis:
Compétences techniques :
Power BI :
* Expertise dans la conception de modèles sémantiques (modèles tabulaires, relations, mesures DAX).
* Expérience dans la création de rapports interactifs et de tableaux de bord dynamiques.
Analyse des données :
* Solides compétences en statistiques et analyse exploratoire des données.
* Maîtrise des langages Python, Spark pour l’analyse et le développement de modèles.
* Connaissance des bases de données relationnelles et des requêtes SQL avancées.
Machine Learning :
* Expérience dans le développement de modèles prédictifs (régression, classification, clustering, séries temporelles).
* Connaissance des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou équivalents.
* Compréhension des concepts de validation croisée, surapprentissage et évaluation des modèles.
Formation :
* Bac+5 en Data Science, Statistiques, Informatique, Mathématiques ou domaine connexe.
* Certifications en Power BI ou en Data Science (un plus) :
* Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
* Azure Data Scientist Associate
Expérience :
* 5+ ans d’expérience en tant que Data Scientist, Analytics Engineer ou rôle similaire.
* Une expérience dans un environnement cloud (idéalement Azure voire Fabric) est un atout.
Soft skills :
* Forte capacité d’adaptation aux problématiques métier et aux questions complexes.
* Esprit analytique et rigueur dans l’interprétation des données.
* Excellentes compétences en communication pour vulgariser les analyses et les modèles auprès des parties prenantes non techniques.
* Autonomie et proactivité dans la gestion des projets.
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