Le poste Data Engineer
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Code source
Rapport Power BI
Dataset
GCP / BigQuery - Confirmé - Impératif
PowerBI - Confirmé - Important
Français Courant (Impératif)
Anglais Professionnel (Impératif)
Nous recherchons un data engineer pour créer, structurer et maintenir les modèles de données, datasets et outils de restitution (powerBI) permettant aux utilisateurs business de piloter, mesurer et prendre des décisions data-driven.
Contexte et compétences techniques :
- GCP (google cloud storage et BigQuery)
- Experience avec des ETL (=Extract, transform, and load) : règles de gestion, flux de rejet, normalisation, etc
- terraform, dbt
- Jira
- github
- SQL
- Power BI (Power BI Service, Power BI Desktop, DAX)
- modélisation de base de données
- des connaissances pour échanger avec les developpeurs (API, interface web, langages de programmation python/java/...)
Profil recherché
SA MISSION :
Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données.
Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists).
Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer.
Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT,
Il assure la supervision et l'intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake (il recette de la donnée, supprime les doublons, ).
SON ACTIVITE :
QUALIFICATION ET GESTION DES DONNÉES :
- Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité
- Intègre les éléments
- Structure la donnée (sémantique, etc.)
- Cartographie les éléments à disposition
- Nettoie la donnée (élimination des doublons, )
- Valide la donnée
- Éventuellement, il crée le référentiel de données
Environnement de travail
SES LIVRABLES :
- Data Lake approprié et partagé et son dimensionnement
- Cartographie des données
- Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée
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