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Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

Nous recherchons un Analytics Engineer confirmé (4/5 ans d’expérience) pour intervenir chez un acteur majeur basé en métropole lilloise, sur des sujets de structuration et d’optimisation de la couche analytique. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data dans un environnement moderne centré sur Snowflake et dbt , avec pour objectif principal d’améliorer la couche sémantique et les vues analytics afin de faciliter l’exploitation des données par les équipes métiers et BI. La mission s’inscrit dans une logique d’industrialisation et d’amélioration continue des usages Data. Missions principales Améliorer et structurer la couche sémantique . Concevoir et optimiser des vues analytics . Travailler sur la modélisation et la qualité des données. Collaborer avec les équipes Data et métiers pour améliorer les usages analytiques. Participer aux bonnes pratiques de développement et d’industrialisation. Exploiter les outils IA disponibles pour accélérer la productivité et les développements.

Missions Au sein d’une équipe transverse composée notamment d’un : Tech Lead UX Data Gouverneur Le consultant interviendra principalement sur : Data Engineering / Analytics Engineering Conception et maintien de flux de données Refactoring de pipelines existants Mise en place et migration vers les bonnes pratiques Data Exposition et mise à disposition des données pour différents usages analytiques Structuration de datasets à destination des Data Analysts et des produits digitaux Participation à l’amélioration de la qualité et de la fiabilité des données Data Analyse & DataViz Compréhension des besoins métiers Accompagnement des équipes produit dans l’exploitation de la donnée Contribution à des dashboards KPI fournisseurs Participation à des sujets de visualisation via Power BI et ponctuellement Looker Collaboration transverse Interaction quotidienne avec les équipes métiers et produits Communication avec des BU à l’international Participation aux échanges techniques et fonctionnels Capacité à challenger les besoins et proposer des solutions adaptées Environnement techniqueObligatoire GCP BigQuery DBT Important Git GitHub Souhaité Terraform Power BI Looker (hors Looker Studio) Expérience environnement retail Connaissance des sujets fournisseurs / marketplace / retail data

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L’enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT . Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Nous concevons et opérons notre plateforme globale à travers deux couches stratégiques : - Le Socle d'Infrastructure Standardisé (Infrastructure Plane) : Nous masquons la complexité technique du cloud en fournissant des services managés clés en main dédiés à l'ingestion, au calcul et à la distribution des flux de données (GCP, Kafka, BigQuery). - Le Plan d'Expérience des Produits de Données (Data Product Plane) : Nous mettons à disposition des équipes métiers l'outillage logiciel nécessaire pour concevoir, valider et gouverner leurs propres actifs de données en toute autonomie. La Feuille de Route : Simplification et Révolution Technologique Nous faisons évoluer notre architecture historique (microservices Python/FastAPI sur GCP) vers un écosystème ouvert, moderne et standardisé (notamment articulé autour de dbt et Argo Workflows). Vos chantiers prioritaires s'articuleront autour de deux axes majeurs : - Garantir une visibilité universelle (Observabilité) : Intégrer des standards ouverts (comme OpenLineage) au cœur de notre plateforme. L'objectif est de cartographier la traçabilité de bout en bout, de monitorer la fiabilité des données et d'automatiser la remédiation en cas d'anomalie, quels que soient les outils utilisés par les métiers. - Tracer le golden path des développeurs (DevEx) : Concevoir des bibliothèques, des utilitaires d'automatisation et des briques logicielles autonomes dotées de capacités agentiques. Ce dispositif permettra de supprimer les frictions du cycle de mise en production et de systématiser la création des Data Products.