Le poste DATA ANALYST GCP (420€ MAX)
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Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données
• Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses
• Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data
• Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier
• Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)
• Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse
• Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure
• Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git
• Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements
• Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement
• Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables
Profil recherché
Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données
• Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses
• Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data
• Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier
• Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)
• Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse
• Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure
• Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git
• Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements
• Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement
• Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables
Environnement de travail
Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données
• Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses
• Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data
• Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier
• Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.)
• Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse
• Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure
• Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git
• Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements
• Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement
• Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables
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