Les missions du poste


Le besoin

Contexte

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Studio, une grande entreprise du secteur public recherche deux Analytics Engineers expérimentés/seniors.
Basée à Nantes, l'équipe Data Studio accompagne les métiers de l'entreprise dans la prise de décision grâce à la valorisation des données. Elle intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée (collecte, transformation, restitution et gouvernance) en collaboration avec les équipes Data Ops.
L'environnement Data héberge plusieurs dizaines de téraoctets de données et plus d'une centaine de traitements alimentant de nombreux tableaux de bord destinés aux différentes directions métiers.

Missions

Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :

  • Comprendre les enjeux métiers et les traduire en solutions analytiques.

  • Identifier, collecter et transformer des données issues de sources complexes.

  • Concevoir, modéliser et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers.

  • Développer et maintenir des pipelines de transformation garantissant la fiabilité et la performance des flux.

  • Produire des analyses, tableaux de bord Power BI et visualisations facilitant la prise de décision.

  • Concevoir, développer et maintenir des applications Power Apps intégrées aux processus métiers.

  • Documenter les développements, les traitements et les modèles de données.

  • Collaborer avec les équipes Data, Infrastructure et Métiers afin de définir les meilleures solutions techniques et fonctionnelles.

Compétences indispensables

  • Python, PySpark et SQL (3 ans minimum)

  • Power BI et langage DAX (3 ans minimum)

  • Power Apps

  • Azure, Databricks et Azure Data Factory

  • Développement de pipelines de données (ETL/ELT)

  • Modélisation de données (modèle en étoile...)

  • Git et bonnes pratiques DevOps

  • Agilité Scrum

  • Une connaissance de DataGalaxy ainsi que de Jira / Confluence constitue un plus.

Environnement technique

  • Microsoft Azure

  • Databricks

  • Azure Data Factory

  • Python

  • PySpark

  • SQL

  • Power BI

  • Power Apps

  • Git

  • Jira / Confluence

  • DataGalaxy

Modalités

  • Localisation : Nantes

  • Présence : 3 jours minimum sur site (lundi, mardi, jeudi) + 2 jours de télétravail

  • Démarrage : ASAP

  • Durée : 3 ans 1 an ferme + 2 renouvellements possibles de 12 mois

  • Nombre de postes : 2 Analytics Engineers (classement commun aux deux lots)

Points de vigilance importants

Le client est particulièrement attentif aux points suivants :

  • Expérience significative en Power BI, avec réalisation de tableaux de bord en production et maîtrise du langage DAX.

  • Expérience sur Power Apps (désormais considérée comme une compétence indispensable).

  • Solide expérience en Data Engineering sur Azure, Databricks et Azure Data Factory, avec développement de pipelines de données.

  • Bonnes pratiques d'industrialisation : Git, CI/CD, documentation technique, Confluence/Jira.

  • Profil orienté Analytics Engineering / Data Engineering, avec une forte capacité à répondre à des besoins métiers.

À l'inverse, les profils principalement orientés Data Science, Machine Learning ou IA générative, sans expérience significative en Power BI et Data Engineering Azure, auront peu de chances d'être retenus.

Le profil recherché

Profil recherché

  1. 4 ans minimum d'expérience en Python, PySpark et SQL

  2. 4 ans minimum d'expérience en Power BI et maîtrise du langage DAX

  3. Expérience sur Power Apps

  4. Solide expérience en Data Engineering sur Azure, Databricks et Azure Data Factory

  5. Compétences en développement de pipelines de données (ETL/ELT)

  6. Compétences en modélisation de données (modèle en étoile...)

  7. Maîtrise de Git et des bonnes pratiques DevOps

  8. Connaissance de l'agilité Scrum

  9. Connaissance de DataGalaxy, Jira et Confluence appréciée

  10. Profil orienté Analytics Engineering / Data Engineering avec forte capacité à répondre aux besoins métiers

Compétences requises

  • Python
  • Jira
  • ETL
  • Création d'une base documentaire
  • Git
  • Power BI
  • Modélisation des données
  • Scrum
  • SQL
  • Confluence
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