Consultant Data Engineer & Data Analyst reporting

Mission principale :

Concevoir, développer, superviser et maintenir des solutions techniques robustes pour l’intégration, le traitement et l’analyse des données, afin de permettre aux équipes métiers de prendre des décisions éclairées basées sur des informations fiables et de qualité.

Responsabilités :

1- 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.

2- 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.

3- 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.

4- 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.

5- 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:

1- Techniques :

• Maîtrise des technologies ETL/ELT et des langages de script, notamment Python et Databricks.
• Expérience avec Alteryx pour l’automatisation et la préparation des données.
• Maîtrise avancée d’Excel pour le traitement et l’analyse des données.
• Solides connaissances de BigQuery et Azure Data Factory pour la gestion et le traitement dans le cloud.
• Expérience des environnements cloud GCP et AWS.
• Maîtrise des outils de reporting et datavisualisation sur Power BI.
• Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL.
• Compétences en tests unitaires, recettes métier.

2- 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.

3- 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.

4- Compétence « Nice to Have » en Data Science :

• Connaissance en des bibliothèques Python de data science et machine learning (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…).
• Expérience avec des notebooks interactifs (Jupyter, Databricks)

Profil souhaité :

• Formation Bac+4/5 en informatique, statistiques, data science ou domaine connexe.
• Expérience confirmée en data engineering et analyse reporting, idéalement en environnement multi-source et production.
• Sensibilité aux enjeux de qualité et sécurité des données.

Certification:

• Microsoft Power BI
• Une certification Azure ou GCP ou AwS