Job position Data engineer(H/F)
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DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER)
Intitulé
Data Engineer Azure – KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier
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Contexte
Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d’intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l’usage de la donnée.
L’équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de :
• dialoguer avec les équipes métier,
• établir des KPI,
• et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée.
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Attentes principales du client
Le client attend un consultant qui :
• Sait établir des KPI à partir des besoins métier,
• Comprend la logique métier derrière les indicateurs,
• Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée,
• Est capable d’expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI.
dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique.
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Rôle du consultant
• Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier
• Comprendre les processus et enjeux business
• Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents
• Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul
• Travailler en complément et en accompagnement de l’équipe data existante
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Missions principales
Métier & KPI
• Échanger avec les équipes métier
• Comprendre leurs objectifs et problématiques
• Établir et formaliser des KPI
• Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs
• S’assurer que la donnée produite correspond à un usage concret
Data & technique
• Intervenir sur un environnement Microsoft Azure
• Travailler sur Microsoft Fabric
• Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool)
• Exploiter la donnée via SQL et Python
• Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données
• Participer à la mise en production et à l’industrialisation
• Documenter les modèles, transformations et KPI
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Environnement technique
• Cloud : Microsoft Azure
• Plateforme data : Microsoft Fabric
• Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool)
• Langages : SQL, Python
• Collaboration étroite avec équipes data et métier
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Profil recherché
• Data Engineer confirmé
• À l’aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier
• Capable d’établir des KPI
• Bonne compréhension de l’usage et de la valorisation de la donnée
• Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool)
• Expérience sur Microsoft Fabric
• Solide niveau en SQL
• Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique
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Qualités attendues
• Bon communicant
• Capacité à vulgariser la donnée
• Sens du service et du collectif
• Approche orientée valeur métier
• Capacité à s’intégrer dans une équipe existante
Candidate profile
Data Engineer confirmé
Solide expérience sur Microsoft Azure et les environnements data cloud
Maîtrise de dbt (Data Build Tool) pour la transformation, la modélisation et la structuration de la donnée
Expérience sur Microsoft Fabric
Très bon niveau en SQL (exploitation, transformation, modélisation des données)
Bon niveau en Python
Capacité avérée à établir des KPI à partir des besoins métier
Forte compréhension des enjeux et processus métier
Capable d’expliquer, formaliser et justifier les règles de calcul des indicateurs
À l’aise dans un rôle d’interface entre les équipes data et les équipes métier
Habitué à travailler en collaboration avec une équipe data existante
Excellent communicant, à l’aise avec des interlocuteurs non techniques
Capacité à vulgariser la donnée et les concepts data
Esprit collaboratif, sens du collectif
Approche pragmatique et orientée valeur métier
Sens du service et capacité d’intégration rapide
Working environment
Cloud : Microsoft Azure
Plateforme data : Microsoft Fabric
Transformation & modélisation des données : dbt (Data Build Tool)
→ utilisé comme outil de structuration, de compréhension et de formalisation des règles métier et KPILangages :
SQL (central pour l’exploitation et la modélisation)
Python (complémentaire pour les traitements data)
Data & usages :
Construction et formalisation de KPI métier
Modélisation orientée usage business
Collaboration :
Travail étroit avec les équipes métier
Intégration dans une équipe data déjà en place
Organisation :
Environnement collaboratif, orienté compréhension métier et valeur de la donnée
Forte interaction fonctionnelle et pédagogique
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