Analytics Engineer - Finance

Contexte

La Finance d'une grande entreprise de distribution se réinvente.

Elle change d’ERP comptable, achats indirects et notes de frais pour les remplacer par une solution unique SaaS Workday.

Cette solution sera mise en place dans plus de 60 pays sur un horizon de 4 ans.

L’Analytics Engineer du projet High Finance intégrera l’équipe projet sous la responsabilité du Data Stream Leader.

Missions

L’Analytics Engineer :

• Sera responsable de la transformation des données des outils legacy pour leur mise à disposition auprès de l’intégrateur chargé de déployer la solution Workday.

• Analyse et compréhension des systèmes sources / données existantes :

  • Collaborer étroitement avec les PM, BI Engineers, les métiers et les Data Owners afin d’identifier les besoins, exigences et contraintes liées aux données, ainsi que les datasets à transformer et les pipelines de transformation à créer.

  • Documenter les sources, les données et les règles de transformation existantes.

• Conception et développement de transformation de données sécurisés :

  • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et évolutifs pour transformer, garantir la qualité/intégrité de la donnée et charger la donnée des systèmes sources à destination de notre intégrateur partenaire.

  • Mettre en œuvre des règles de transformation complexes pour adapter les données aux standards / templates définis par l’intégrateur.

• Mise à disposition des données et contrôles qualités :

  • S'assurer que les données transformées sont conformes aux spécifications de l'intégrateur, respectent les formats, les structures et les règles de validation.

  • Avec le Data Quality manager, mettre en place des mécanismes de contrôle pour garantir la conformité des données.

  • Effectuer/Collaborer sur les tests unitaires, d’intégration, UAT.

Outils & Environnement

• Mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec DBT, SQL.

• Environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS S3, DataBricks, etc.).

• Cluster Computing Fundamentals.

• Outils de développement : Git, Github, CI/CD.

• Data quality testing (Unit/Integration/Function/non regression, UAT).

Conditions de travail

• Localisation : Lille

1. 2 ans d’expérience comme Analytics ou Data Engineer, ou 4 ans en Data Analyse avec exposition au data/analytics engineering
2. Connaissance des métiers financiers est un plus
3. Rigueur, autonomie, sens de service
4. Curiosité et proactivité pour comprendre le besoin métier
5. Forte appétence pour la découverte et la résolution de problèmes
6. Volonté d’apprendre et d’apporter de la valeur
7. Expérience significative dans la mise en œuvre de pipeline de transformation de données avec DBT, SQL
8. Maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS S3, DataBricks)
9. Connaissances en Cluster Computing Fundamentals
10. Maîtrise des outils de développement : Git, Github, CI/CD
11. Compétences en data quality testing (Unit/Integration/Function/non regression, UAT)
12. Français et Anglais courant
13. Sens de l'organisation et rigueur
14. Esprit analytique, critique et capacité de résolution de problèmes
15. Flexibilité et capacité à s'adapter à des environnements changeants
16. Compétences techniques : python (Expert), SQL (Expert), dbt (Confirmé), DATABRICKS (Confirmé), S3 (Confirmé)