Détail des prestations
• Collecter, transformer et préparer les données : Concevoir et automatiser des pipelines de données (ETL/ELT) pour extraire, nettoyer, enrichir et structurer les données issues de sources variées, en utilisant dbt, Airflow, Databricks, AWS, Talend.
• Modéliser et documenter les données : Créer des modèles de données robustes, fiables et adaptés aux besoins métiers, tout en assurant une documentation claire et accessible (Jira, Confluence, Draw.io).
• Analyser et valoriser les données : Réaliser des analyses statistiques, explorer les jeux de données, identifier des tendances et formuler des recommandations à forte valeur ajoutée pour les métiers.
• Créer et optimiser des visualisations : Développer des tableaux de bord interactifs et des rapports automatisés (PowerBI, MyReport, Streamlit) pour faciliter la prise de décision.
• Assurer la qualité et la fiabilité des données : Mettre en place des tests, des contrôles et des processus d’amélioration continue pour garantir l’intégrité et la cohérence des datasets livrés.
• Collaborer avec les équipes métiers et Data : Être l’interface entre les besoins métiers et les solutions techniques, en traduisant les problématiques business en solutions data concrètes.
• Industrialiser et automatiser les workflows : Optimiser les traitements de données pour garantir leur performance, leur scalabilité et leur maintenance dans le temps.

Détail des livrables associés
• Pipelines de données automatisés (scripts, workflows dbt/Airflow/Databricks/Talend)
• Jeux de données prêts à l’analyse, validés et documentés
• Modèles de données et schémas de flux (Draw.io, Confluence)
• Tableaux de bord, rapports et visualisations interactives (PowerBI, MyReport, Streamlit)
• Documentation technique et fonctionnelle (Jira, Confluence)
• Documentation des flux de données, schémas de modélisation (Draw.io)
• Tests de qualité, rapports de monitoring et recommandations d’optimisation
• Guides de bonnes pratiques pour les utilisateurs métiers
• Analyses statistiques, synthèses et recommandations métiers

Compétences requises
Compétences techniques :
• Maîtrise avancée du SQL, de la modélisation de données et des outils ETL/ELT (dbt, Airflow, Databricks, AWS, Talend, dltHub, Python)
• Compétences Infrastructure (Cloud & On-Prem) : Maitrise d’AWS et de Terraform, Docker et Windows Server, PostgreSQL
• Compétence CI/CD : Maitrise de Git, Github, Github Action, de la gestion de configuration, Mise en place de PR automatisée
• Solides compétences en analyse de données, statistiques et visualisation (PowerBI, MyReport, Streamlit)
• Maîtrise de Python et des outils de data wrangling
• Compétence en documentation, gestion de projet et modélisation (Jira, Confluence, Draw.io). Maitrise des principes Kimball et de l’architecte Médaillon.
• Maitrise des concepts de Data Quality et savoir les mettre en œuvre (Elemantary, GreatExpectations)
• Maitrise avancée de des outils IA : Claude Code ou Github Copilot (CLI) + création de Skills, gestion du contexte, optimisation de token
Compétences transverses :
• Esprit analytique, rigueur, autonomie et sens de l’organisation
• Capacité à vulgariser, à collaborer avec des interlocuteurs variés et à comprendre les besoins métiers
• Proactivité, curiosité et volonté d’amélioration continue
• Excellentes compétences de communication et de présentation
• Sens de l’organisation et de gestion de projet
• Travail en équipe et adaptabilité aux évolutions technologiques

Expériences requises
5 ans minimum sur des projets similaires.
Localisation
Présence sur site AS24 : 1 à 3 jours / semaine

Certification(s)

Certifications AWS souhaitées :
• Amazon Web Services (AWS) - Les fondamentaux du Cloud
Certifications DBT souhaitées :
• dbt Analytics Engineering
Certification POWER BI souhaitée :
• Power BI Analyste Données Associate