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Nous changeons d’ ERP comptable + achats indirects + notes de frais pour les remplacer par une solution unique SaaS Workday. L’Analytics Engineer : Sera responsable de la transformation des données des outils legacy pour leur mise à disposition auprès de l’intégrateur chargé de déployer la solution Workday. Analyse et compréhension des systèmes sources / données existantes : Collaborer étroitement avec les PM, BI Engineers, les métiers et les Data Owners afin d’identifier les besoins, exigences et contraintes liées aux données, ainsi que les datasets à transformer et les pipelines de transformation à créer. Documenter les sources, les données et les règles de transformation existantes. Conception et développement de transformation de données sécurisés : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et évolutifs pour transformer, garantir la qualité/intégrité de la donnée et charger la donnée des systèmes sources à destination de notre intégrateur partenaire. Mettre en œuvre des règles de transformation complexes pour adapter les données aux standards / templates définis par l’intégrateur. Mise à disposition des données et contrôles qualités : S'assurer que les données transformées sont conformes aux spécifications de l'intégrateur, respectent les formats, les structures et les règles de validation. Avec le Data Quality manager, mettre en place des mécanismes de contrôle pour garantir la conformité des données. Effectuer/Collaborer sur les tests unitaires, d’intégration, UAT

TES RESPONSABILITÉS : DONNÉES TRACABILITE Implementer les règles de la gouvernance (définition des Business Objects, business value) par rapport aux enjeux métiers et juridiques Accompagner le process d'ingestion avec notre data steward Déclaration des regles qualites et implémentation d'observabilité Assurer la qualité de nos données et la mise en place de plans de remédiation avec les équipes métiers (actions avec les outils, formations métiers, création de tours de controles...). Développer la culture et les usages data Collaborer étroitement avec les équipes produit et developpeurs pour valider et optimiser les modèles de données Accompagnement, communication, formations... des équipes métiers