Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Big Data

Dans le cadre de ses projets de transformation data, Hextaem accompagne l’un de ses clients majeurs dans la migration de sa plateforme BI de Tableau vers Power BI . L’objectif est de moderniser l’écosystème de reporting , d’améliorer la performance des analyses et de renforcer l’autonomie des utilisateurs métiers. Le/la Consultant(e) Data interviendra sur l’ensemble du cycle de migration : analyse du parc existant, conception de l’architecture cible, migration technique et fonctionnelle, validation des données et accompagnement des utilisateurs. Missions principales 1. Analyse et cadrage Cartographier les rapports et jeux de données existants sous Tableau. Identifier les sources de données, flux et dépendances techniques. Définir l’architecture cible Power BI (datasets, dataflows, workspaces). Établir la stratégie, le plan de migration et le calendrier associé. 2. Migration et développement Reproduire et optimiser les dashboards, indicateurs et modèles dans Power BI. Concevoir des modèles de données performants (DAX, Power Query). Garantir la cohérence visuelle et fonctionnelle entre Tableau et Power BI. Gérer la publication, les jeux de données, les rafraîchissements et les droits d’accès sur Power BI Service. 3. Tests et validation Réaliser les tests de recette technique et fonctionnelle. Comparer les résultats entre Tableau et Power BI pour assurer la justesse des données. Documenter et corriger les écarts identifiés. 4. Formation et accompagnement Former les utilisateurs clés à Power BI et aux bonnes pratiques. Documenter les nouveaux rapports et processus de gouvernance. Accompagner les équipes métiers dans l’adoption de Power BI. Compétences techniques Maîtrise de Tableau Software et Power BI (Desktop & Service) . Excellente connaissance de SQL , DAX et Power Query (M) . Solides compétences en modélisation de données (étoile / flocon). Connaissance des principales sources de données : SQL Server, Oracle, Excel, API, Data Lake. Une expérience sur (ADF, Synapse, Databricks) est un plus. Maîtrise des bonnes pratiques en gouvernance BI , performance et sécurité.

Pour le compte d'un acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un Business Analyst confirmé (6-9 ans d'expérience) pour rejoindre un projet stratégique de structuration des données commerciales. Vous serez le point de contact central entre les directions Métier (Pilotage Commercial) et les équipes techniques (DSI). Votre expertise en analyse de données sera déterminante pour garantir la fiabilité et la pertinence des solutions livrées. Vos missions principales : Analyser, challenger et formaliser les besoins des utilisateurs Métier liés au pilotage de la performance commerciale. Concevoir les solutions fonctionnelles et rédiger les spécifications détaillées pour la DSI. Prendre en charge la stratégie de recette et son exécution : préparation des jeux de données, validation des cas de tests, et analyse précise des résultats. Identifier et sécuriser les impacts du projet sur les applications existantes de reporting et de pilotage. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long du projet.

Dans le cadre de sa croissance sur les projets Data Platform & Cloud , Hextaem recherche un(e) Product Owner Plateforme Big Data pour piloter la conception, la mise en œuvre et l’évolution d’une plateforme data moderne basée sur AWS et Databricks . Le/la PO jouera un rôle clé à l’interface entre les équipes métiers, techniques et data, afin de valoriser les données de l’entreprise à travers une plateforme scalable, sécurisée et orientée usage . Missions principales 1. Vision produit & stratégie Data Platform Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme Big Data . Identifier les besoins des équipes métiers, data scientists et data engineers. Prioriser les fonctionnalités selon la valeur business et la faisabilité technique. Maintenir et piloter le backlog produit (JIRA, Azure DevOps ou équivalent). 2. Pilotage et delivery Animer les cérémonies Agile (daily, sprint review, planning, rétrospective). Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité. Suivre l’avancement des développements et s’assurer de la qualité des livrables. Garantir la mise à disposition de datasets et services data fiables, documentés et performants. 3. Gouvernance et qualité de la donnée Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de data gouvernance (catalogue, qualité, sécurité). Superviser les flux de données dans Databricks (ingestion, transformation, exploitation). Assurer la cohérence des environnements (dev / recette / prod). 4. Évolution et innovation Identifier de nouveaux cas d’usage (IA, temps réel, RAG, data sharing). Proposer des améliorations continues en matière d’architecture et d’outils. Assurer une veille technologique active sur AWS, Databricks et les solutions Data/IA émergentes. Compétences techniques : Cloud & Big Data: AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Platform: Databricks (Delta Lake, PySpark, MLflow, Unity Catalog) Data Engineering & Modélisation: Connaissance de la modélisation data, data pipeline, orchestration (Airflow, ADF, etc.) Langages: Bonne compréhension de SQL et Python (lecture et validation de code) CI/CD & DevOps: Git, Terraform, Jenkins/GitHub Actions (notions) Outils de pilotage: JIRA, Confluence, Miro, Power BI/Tableau (lecture fonctionnelle)

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Analyst - Power BI" pour un client dans le secteur de l'Energie Description 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de la consolidation et du développement des outils de pilotage métiers , l’entreprise recherche un Data Analyst Power BI confirmé afin de garantir la performance, la fiabilité et l’évolution de ses tableaux de bord stratégiques. L’objectif : assurer la maintenance en condition opérationnelle (MCO) des rapports critiques, développer de nouveaux tableaux Power BI et contribuer à l’amélioration de la qualité des données. ⚙️ Rôle et responsabilités Intégré(e) à l’équipe Data et en lien direct avec les directions métiers, le Data Analyst aura un rôle clé dans la valorisation des données et la fiabilité des indicateurs . Vos missions principales : Assurer le MCO des tableaux Power BI critiques : supervision, rafraîchissement, vérification des sources et résolution d’anomalies. Concevoir et déployer de nouveaux tableaux de bord Power BI répondant aux besoins métiers (performance, ergonomie, fiabilité). Analyser et comprendre les besoins métiers variés, formaliser les règles de gestion et traduire les demandes en solutions concrètes. Identifier les anomalies de données et sensibiliser les métiers à la qualité et à la cohérence des informations. Collaborer avec les équipes techniques (AWS, Dataiku, Power Platform) pour améliorer les flux de données et la gouvernance . Documenter les processus, les évolutions et les incidents afin d’assurer la traçabilité et la continuité des projets. Produire les reportings d’avancement et suivre les demandes dans Jira.

Au sein d'un client industriel grand compte, la mission consiste à : Participer aux réflexions d’architecture et de choix techniques menées dans le cadre de la refonte du code S’impliquer dans la compréhension des besoins fonctionnels Participer aux développements du back pour la refonte du code S’assurer de la qualité et de la robustesse du code Encadrer si besoin un développeur junior dans le cadre d’un stage Contribuer à la chaîne de déploiement continue de l'application au moyen de l'usine logicielle Assurer le fonctionnement et les correctifs de l'outil

Contexte du poste : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data & Cloud, notre client recherche un Data Platform Engineer spécialisé dans la conception, le déploiement et la maintenance d’infrastructures data à grande échelle. L’objectif est de bâtir un écosystème de données robuste, automatisé et sécurisé , supportant l’ensemble des pipelines et applications data de l’entreprise. Le poste est basé en Belgique , mais 100 % remote est possible. Missions principales : Concevoir, développer et maintenir l’infrastructure sous-jacente aux plateformes data (Snowflake principalement). Industrialiser le provisioning et la configuration via Terraform (Infrastructure as Code) . Garantir la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Git-based workflows). Gérer la sécurité des secrets et credentials via les outils dédiés (Vault, AWS/Azure/GCP Secret Manager). Collaborer avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité pour assurer la cohérence et la fiabilité de la plateforme. Contribuer à la documentation technique, au suivi Jira et à l’amélioration continue du delivery. Compétences techniques requises : Excellente maîtrise de la plateforme Snowflake (architecture, performance tuning, RBAC, best practices). Expertise confirmée en Terraform , notamment pour la création de modules et l’automatisation des déploiements cloud. Expérience sur des workflows CI/CD Git-based (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins...). Maîtrise d’au moins un outil de gestion des secrets : HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault ou GCP Secret Manager. Bonne connaissance de l’ écosystème DevOps et des outils de suivi (Jira, Confluence). Profil recherché : 5 à 8 ans d’expérience en ingénierie data ou cloud infrastructure. Solides compétences en Industrialisation et Sécurité des environnements data . Esprit analytique, autonome et rigoureux. Capacité à travailler dans un environnement international et collaboratif. Langue : Anglais courant (obligatoire) .

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale, un grand groupe industriel recherche un Architecte Cloud & Data pour concevoir et mettre en œuvre une architecture moderne au service du digital manufacturing . L’objectif : moderniser et optimiser les processus de production via des solutions numériques avancées et une meilleure gouvernance de la donnée. 🧩 Missions principales Concevoir une architecture Cloud sécurisée, robuste et évolutive (Azure, AWS ou GCP). Intégrer des solutions de gestion et d’exploitation de la donnée (Data Lake, ETL, API, etc.) pour améliorer la performance des processus industriels. Collaborer étroitement avec les équipes internes (IT, OT, data, métiers) pour assurer une intégration fluide. Garantir la sécurité , la conformité et la scalabilité des solutions mises en place. Préparer l’architecture aux évolutions technologiques futures (Edge, IA, IoT industriel…).

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer expérimenté, pragmatique et autonome, capable de travailler sur des projets data complexes avec les bonnes pratiques agiles. Le profil idéal a déjà travaillé en mode projet, connaît le Scrum et Kanban, et sait estimer précisément la charge de travail. Profil recherché : Expérience solide en Data Engineering (pas junior). Bonne connaissance des environnements cloud, idéalement GCP . Maîtrise des outils BigQuery, DBT, Airflow, Cloud Storage . Git et CI/CD indispensables. Expérience projet avec méthodologies Agile/Scrum/Kanban , capacité à estimer le reste à faire et à planifier un sprint. Capacité à être critique sur les données et à mettre en place quality by design . Jira utilisé régulièrement pour le suivi de projet. Anglais : un plus mais pas essentiel. Expérience dans un environnement industriel ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub) est un plus. Polyvalence et curiosité : d’autres compétences data seront appréciées. Missions principales : Conception et développement de pipelines de données robustes. Analyse critique et validation de la qualité des données. Mise en place de contrôles pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. Contribution à l’amélioration continue des pratiques Data Engineering et Agile de l’équipe. Processus de recrutement : Entretien avec le Tech Lead et le Chef de projet. Référencement fournisseur. Disponibilité : ASAP

Contexte / Objectif : Renfort d’une équipe technique en charge de la migration du DataHub vers sa version 2. L’objectif est d’assurer le développement et l’industrialisation de traitements Big Data dans un environnement distribué à forte volumétrie, depuis la conception jusqu’au maintien en production. Missions principales : Étude et conception technique des batchs et pipelines data. Développement Spark/Scala pour traitements batch et streaming. Récupération, transformation, enrichissement et restitution des données (ETL/ELT). Création et publication de batchs Kafka (topics / événements). Participation à l’industrialisation : CI/CD, tests, déploiement et monitoring. Collaboration étroite avec les Business Analysts pour garantir la qualité et la lisibilité des libellés. Gestion autonome de sujets transverses (reporting, suivi, coordination, support niveau 2/3). Stack technique (obligatoire / souhaité) : Obligatoire : Apache Spark (maîtrise), Scala (langage principal), SQL (avancé). Souhaité : Java (notions confirmées), Kafka (bonnes bases), Apache Airflow (expérience appréciée), HDFS/Hive/YARN (bonnes bases), expérience Cloud (GCP ou AWS valorisée), CI/CD (Jenkins, Gitflow), notions DevOps. Méthodologie & environnement : Travail en mode Agile (backlog, rituels, communication proactive). Interaction régulière avec équipes Data, BI, infra et métiers.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise majeure dans le secteur bancaire, engagée dans une transformation digitale ambitieuse. Située en Ile-De-France, notre entité est au cœur d’un projet stratégique visant à optimiser nos infrastructures IT grâce à des solutions innovantes de gestion de données. Vous intégrerez une équipe composée de passionnés de technologie et d’experts en data, dédiée à la création et à l’optimisation des dashboards ITSI. Cette mission vitale pour notre équipe a émergé pour renforcer notre capacité à analyser, interpréter, et intégrer les logs de nos infrastructures à travers la plateforme Splunk. Missions Missions principales Développer et optimiser les dashboards Splunk ITSI pour le monitoring et la performance SI. Configurer Splunk et structurer la base de données logs pour les infrastructures. Organiser, nettoyer, modéliser et fiabiliser les jeux de données nécessaires au pilotage. Explorer les données, produire des analyses, identifier tendances et anomalies. Créer ou améliorer des requêtes SPL et des algorithmes d’extraction pertinents. Industrialiser les traitements récurrents et assurer la qualité des gisements de données. Collaborer avec les équipes Argos pour comprendre les besoins métiers et orienter les dashboards. Documenter les travaux, sécuriser la cohérence et garantir un usage opérationnel durable. Participer à l’exploration de données complexes et à l’industrialisation des processus d’analyse. Soutenir le management dans la résolution des enjeux métiers via l’analyse de données passées. Stack technique Stack principale à maîtriser Splunk Dashboarding Splunk ITSI Data Analyse

Nous recherchons un(e) chef de projet Géomarketing pour piloter l’industrialisation de nos outils géomarketing et la mise en place d’un reporting KPI efficace, afin de renforcer la prise de décision et l’optimisation des opérations commerciales et logistiques. Missions principales : Industrialisation des outils géomarketing Analyse des besoins métiers et identification des outils existants. Standardisation et automatisation des processus géomarketing. Déploiement de solutions adaptées aux différentes entités du groupe. Formation et accompagnement des utilisateurs internes. Mise en place de reporting KPI Définition et structuration des indicateurs clés de performance (KPI) géomarketing. Création de tableaux de bord interactifs et automatisés pour le suivi des activités. Mise en place de processus de collecte, de consolidation et d’analyse des données. Pilotage de la performance et identification des leviers d’optimisation. Pilotage de projets transverses Coordination avec les équipes commerciales, marketing, logistique et IT. Suivi du planning, des coûts et des livrables. Garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les analyses. Profil recherché : Expérience confirmée en géomarketing et gestion de projets data / BI. Maîtrise des outils SIG (QGIS, ArcGIS…) et des solutions de data visualisation (Power BI, Tableau…). Bonne compréhension des enjeux commerciaux et logistiques dans un contexte multi-pays. Capacité à industrialiser des processus et à créer des reportings automatisés. Esprit analytique, rigueur et sens de la communication. Livrables attendus : Outils géomarketing industrialisés et documentés. Tableaux de bord KPI opérationnels et automatisés. Processus standardisés pour le suivi de la performance géomarketing.

Data Ops Environnement Technique & Outils : ● Ordonnanceur (control M) ● Monitoring (Dynatrace/Grafana) ● ETL Powercenter / ELT DBT ● Informatica MDM / IDQ ● Elasticsearch ● SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) ● No-SQL (Mongo DB) ● Hadoop (HDFS, Spark) ● Google Cloud Platform / Terraform ● Business Objects ● Tableau ● Dataiku ● Gestion des sources (SVN, GIT) ● Intégration (gitLab, Openshift) ● API (Gateway, Rest, Kafka) ● Scripts (shell, ksh) ● Python Contexte : Mettre en place des outils et des méthodes d'industrialisation et d'automatisation de l’exploitation informatique dans des environnements Data (orchestration des données). • Définir et mettre en place des processus pour une meilleure collaboration/ coordination entre les équipes de développement et d'exploitation. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les pratiques d’infrastructure as code dans le cycle d'orchestration des données. • Intégrer et maintenir les CI/CD (intégration continue et livraison continue), les tests automatisés pour fluidifier les pipelines de développement et de déploiement. • Configurer les Runners Gitlab pour les différents projets afin d’assurer le déploiement continue. • Assurer la gestion des versions des configurations afin de reproduire facilement les déploiements. • Assurer le monitoring des assets en collaboration avec l'équipe d'exploitation. • Concevoir et maintenir des services d'assistance FINOPS (observabilité). • Fournir une formation et un support aux membres de l'équipe d'exploitation sur les bonnes pratiques, les outils et les technologies utilisées. • Rédiger et maintenir une documentation précise et à jour pour les configurations, les processus et les workflows des solutions mises en place. Environnement Technique & Outils : ● Ordonnanceur (control M) ● Monitoring (Dynatrace/Grafana) ● ETL Powercenter / ELT DBT ● Informatica MDM / IDQ ● Elasticsearch ● SQL (Oracle, MySQL, PostgreSQL) ● No-SQL (Mongo DB) ● Hadoop (HDFS, Spark) ● Google Cloud Platform / Terraform ● Business Objects ● Tableau ● Dataiku ● Gestion des sources (SVN, GIT) ● Intégration (gitLab, Openshift) ● API (Gateway, Rest, Kafka) ● Scripts (shell, ksh) ● Python

Assurer la coordination et le support technique Data & IA pour l’industrialisation et l’optimisation des flux de données. L’objectif est de structurer, automatiser et rendre exploitables les données industrielles , tout en développant les premiers use cases IA opérationnels pour la ligne de production. 1. Coordination Data & IA Piloter et structurer l’automatisation de l’alimentation de la plateforme 3DEXpérience depuis Publisher , en exploitant des techniques d’IA (machine learning, NLP…). Documenter et suivre les scripts et workflows de migration automatisés . Proposer les premiers use cases DATA & IA pour la production. Appuyer l’équipe UNS sur la structuration des données industrielles pour usages IA futurs. Veille technologique et reporting sur les sujets Data & IA. 2. Support technique et développement Implémenter et tester les scripts et workflows de migration de données (DataPrep, ETL, IA) sur données simulées ou réelles. Concevoir et tester des use cases IA “production ready” : supervision process, maintenance prédictive, contrôle qualité automatique. Structurer les datasets pour l’entraînement IA : normalisation, règles qualité, automatisation des flux. Assurer documentation technique et transfert de compétences aux équipes.

Conception & développement de pipelines Implémenter de nouveaux flux de données batch et streaming . Développer des pipelines ETL / ELT en Python et Airflow pour les traitements planifiés, et via NiFi ou Kafka pour les données en temps réel. Assurer l’intégration et la mise à disposition des données dans Snowflake . Industrialisation & bonnes pratiques Participer aux revues de code , aux tests unitaires et d’intégration . Contribuer à l’ industrialisation des pipelines avec des pratiques CI/CD robustes. Maintenir la documentation technique à jour et contribuer à l’amélioration continue des process. Maintenance & optimisation Garantir la maintenance corrective et évolutive des flux existants. Participer à la mise en place du monitoring , des alertes et des bonnes pratiques d’exploitation. Optimiser les performances, la fiabilité et la qualité des traitements de données.

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Pour l’un de nos clients grand compte, nous recherchons un Profil Data hybride ALTERYX / Power BI capable à la fois de challenger les métiers fonctionnellement (recueil et reformulation du besoin, rédaction de specs, validation) et d’assurer une partie technique / développement (ETL, requêtage, reporting). Être l’interface entre les utilisateurs métiers et l’équipe technique, traduire les besoins en spécifications exploitables, concevoir et développer les traitements et livrables data (ETL, requêtes, tableaux de bord), assurer la qualité et la maintenabilité des livrables. Responsabilités Recueillir, clarifier et challenger les besoins métiers ; réécrire et structurer les demandes pour les rendre exploitables. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques (US, critères d’acceptation). Concevoir et développer des flux ETL / transformations avec Alteryx . Modéliser, optimiser et maintenir des requêtes et procédures sur Oracle (SQL / PL/SQL). Développer et publier des Dashboard Power BI (modèles tabulaires, DAX, performance). Développer des applications simples ou prototypes avec PowerApps (souhaité).