Descriptif de la mission :

Concevoir, réaliser, maintenir et faire évoluer les services et contenus de la PDA

Mettre à disposition la donnée de tous les domaines de l’entreprise aux utilisateurs

Modéliser les solutions applicatives selon les besoins métiers de l’entreprise

Accompagner et développer avec les métiers des reporting et datasets à haute valeur ajoutée

• Analyse avancée et modélisation statistique :

o Capacité à effectuer des analyses complexes sur les données. o Utilisation de méthodologies statistiques pour générer des insights exploitables.

• Communication et collaboration :

o Compétences en communication pour travailler avec des équipes interfonctionnelles et métier.

o Capacité à traduire des besoins métier en exigences techniques.

o Animer la communauté de développeur autour de produits

• Gestion de projet et résolution de problèmes :

o Planification et exécution de projets d’analyse de données.

o Résolution efficace des problèmes liés aux données et aux pipelines.

• Outils d’analyse de données :

o Maitrise des outils couramment utilisés tels que Power BI,Reporting Service, Cube, Excel.

o Capacité à créer des rapports pertinents à partir des données analysées.

• Modélisation de données et visualisation (Dataviz) :

o Compétences en modélisation de données pour créer des schémas et des structures.

o Expert des des modèles de données métiers

o Capacité à créer des visualisations claires et informatives pour communiquer les résultats.

o Proposer des solutions de visualisations avancées(UX/UI)

• Référent sur la connaissance du patrimoine de données mises à disposition dans les socles de données et des publications de reporting afférentes.

Environnement et compétences techniques obligatoires pour les compétences AnalyticsEngineer/Data Analyst :

• SQL et T-SQL (SQL server 2017+ et SGBD PaaS : SMI & Synapse Azure)

• GIT

• Snowflake

• Cube tabulaire (PaaS)

• MS Azure Data Factory (Kafka envisagé aussi à terme pour gérer les flux stream…)

• Power BI (DAX, M)

• Power BI Reporting Services / Paginated Reports

• Streamlit

Environnement et compétences techniques qui seraient grandement appréciées pour les compétences AnalyticsEngineer/Data Analyst :

• Cube multidimensionnel SQL server (MDX)

• Python for Analytics

SoftSkills obligatoires pour tous les candidats:

• Communication Verbale et Écrite:

o La capacité à communiquer clairement avec des collègues non techniques, des gestionnaires et des parties prenantes est cruciale.

Vous devrez expliquer des concepts techniques de manière compréhensible et rédiger des documents techniques.

• Éthique de Travail solide:

o S’investir pleinement pour aider l’entreprise à réussir. Prenez en charge vos tâches assignées, respectez les délais et assurez-vous que votre travail est exempt d’erreurs.

• Adaptabilité:

o Le domaine des données évolue rapidement. Vous devez être capable de vous adapter aux nouvelles technologies, aux changements de processus et aux conditions du marché.

• Pensée Critique:

o En tant que consultant Data, vous devrez résoudre des problèmes complexes. La pensée critique vous aidera à analyser les situations, à identifier les solutions et à prendre des décisions éclairées.

• Sens des Affaires:

o Comprenez comment les données et les projets d’ingénierie de données contribuent aux objectifs commerciaux globaux de l’entreprise. Cela vous permettra de prendre des décisions alignées sur la stratégie de l’entreprise.

• Collaboration :

o Travailler en équipe est essentiel. Vous devrez collaborer avec des experts métiers, des data scientists, des analystes, des développeurs et d’autres professionnels pour créer des solutions efficaces.

Environnement Technique

Git

Kafka

PaaS

Power BI

Python

Snowflake

SQL

T-Sql