Le poste Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX/ben
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Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence
3 ans
Nantes
Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence
Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants.
Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques.
La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes.
En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.
Profil recherché
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3 ans
Nantes
Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence
Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants.
Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques.
La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes.
En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.
Environnement de travail
Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence
3 ans
Nantes
Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence
Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants.
Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques.
La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes.
En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.
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