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Dans le cadre d'un programme de transformation Data, notre client recherche un Développeur Power BI Confirmé / Senior capable d'intervenir sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions BI. Missions :Recueillir et analyser les besoins métiers ; Concevoir et développer des dashboards et modèles sémantiques Power BI ; Réaliser la modélisation des données, les mesures DAX et les traitements Power Query ; Optimiser les performances des rapports et modèles ; Industrialiser les solutions : Workspaces, Apps, RLS, déploiements ; Garantir la qualité et la cohérence des données et KPI ; Documenter les solutions et assurer le support de niveau 2 ; Participer aux activités Agile et au suivi du backlog sous Azure DevOps. Compétences :Power BI DAX / Power Query Modélisation de données / schéma en étoile SQL Power BI Service : Workspaces, Apps, Gateway, RLS Optimisation des performances Databricks / Cloud Data pipelines Gouvernance et qualité des données Expérience dans des environnements internationaux

Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d'une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d'un grand acteur international du retail. L'équipe a pour objectif d'exploiter la donnée afin d'améliorer l'efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering. Vos principales responsabilités : • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ; • Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ; • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage ; • Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ; • Garantir la qualité des données exposées ; • Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data ; • Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ; • Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering. Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.