Job Description & Summary

Responsabilités :

• Conception et développement:
• Concevoir des solutions techniques performantes et évolutives pour l’intégration et le traitement des données.
• Développer et automatiser les flux d’extraction, transformation et chargement (ETL/ELT) à partir de sources multiples et hétérogènes.
• Rédiger et maintenir des scripts de traitement et adapter les procédures en fonction des évolutions métiers et techniques.
• Maintenance et évolution:
• Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications et interfaces de données.
• Garantir la conformité des traitements aux exigences de sécurité et aux standards qualité.
• Supervision et qualité des données:
• Superviser les flux de données en production, monitorer les processus ETL et les interfaces.
• Mettre en place des contrôles et tests unitaires pour assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
• Identifier et résoudre les anomalies ou incohérences dans les données.
• Analyse et reporting:
• Comprendre les besoins métiers pour construire des reportings pertinents et fiables.
• Concevoir et réaliser des tableaux de bord et visualisations adaptés aux publics cibles, en appliquant les bonnes pratiques de data visualisation.
• Collaborer avec les équipes métiers pour valider les livrables et ajuster les indicateurs clés.
• Documentation:
• Documenter les développements, les flux de données, les formats d’entrée/sortie et les règles métiers associées.
• Assurer la traçabilité des modifications techniques et fonctionnelles.

 Compétences requises:

• Techniques :
  • Maîtrise des technologies ETL/ELT et des langages de script, notamment Python et Databricks.
  • Maîtrise avancée d’Excel pour le traitement et l’analyse des données.
  • Expérience en environnements cloud (GCP / AWS / Azure).
  • Maîtrise des outils de reporting et datavisualisation (Power BI / Tableau / Qlick).
  • Compétences en tests unitaires, recettes métier.
  • Une expérience avérée sur un outil IA / IA générative est souhitée
• Méthodologie et bonnes pratiques :
  • Capacité à concevoir des solutions scalables, fiables et sécurisées.
  • Respect des bonnes pratiques de documentation et de gestion de versions.
  • Compréhension des processus métiers liés aux données.
• Soft skills :
  • Esprit d’analyse et rigueur.
  • Bonnes capacités de communication pour travailler avec des équipes métiers et techniques.
  • Proactivité dans la résolution des problèmes.

Profil souhaité :

·       Formation Bac+4-5 en informatique, data science ou domaine connexe.

·       Expérience confirmée en data engineering et data analysis.

·      Une expérience de 4 à 5 ans dans un poste similaire.

·       Sensibilité aux enjeux de qualité et sécurité des données.

Certifications:

·   Une certification sur un outil de reporting

·   Une certification Azure ou GCP ou AwS