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Contexte de la missionVous interviendrez en tant que Business Analyst Data sur des sujets liés à la connaissance client, la segmentation, les parcours marketing et les usages data. Vous serez l'interface entre les équipes métiers Marketing, les équipes Data et les équipes de développement. Vos principales responsabilités :Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers auprès des équipes Marketing. Animer des ateliers et produire des comptes rendus synthétiques mettant en avant les décisions et points clés. Transformer les besoins en récits utilisateurs structurés selon l'approche INVEST. Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées. Participer à la modélisation fonctionnelle des données. Réaliser des analyses et explorations de données. Préparer et exécuter les campagnes de tests fonctionnels. Assurer le suivi des anomalies, incidents et demandes d'assistance. Participer à l'accompagnement au changement et à la rédaction de la documentation projet. Produire les livrables attendus dans le cadre du cycle de vie produit. Qualités attendues :Excellente capacité d'analyse et de synthèse. Très bon relationnel avec les métiers et les utilisateurs finaux. Capacité à challenger les besoins et être force de proposition. Autonomie, rigueur et curiosité. Capacité à travailler dans un environnement Agile.

Pour l'un de nos clients du secteur de l'Asset Management, nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Scientist ESG disposant d'une solide expérience dans le traitement et l'analyse des données ESG. Le consultant interviendra sur la collecte, l'intégration, le contrôle qualité et l'exploitation des données extra-financières afin de produire des indicateurs et analyses destinés aux équipes métiers. Il/elle participera au développement et à l'optimisation des traitements de données, à l'automatisation des processus, à la mise en place de contrôles de cohérence et à la documentation des modèles et procédures. Une excellente maîtrise de Snowflake, Matlab et Python est indispensable pour mener à bien cette mission. Une bonne connaissance des enjeux ESG, des données financières et des environnements Asset Management constitue un prérequis pour évoluer efficacement dans ce contexte.

Contexte : Dans le cadre de la transformation Data et de la modernisation de l'offre BI, l'équipe BI & Analytics déploie Looker sur un Data Hub GCP organisé en Data Mesh. L'objectif est d'accompagner les équipes internes et métiers dans leur montée en compétence sur Looker et de structurer les bonnes pratiques autour de la plateforme. Missions principales : Intégrer et implémenter Looker / LookML dans l'environnement GCP/S3NS. Assurer l'interopérabilité avec le Data Hub / Data Platform S3NS. Industrialiser Looker et LookML : DataOps, CI/CD, versionning, provisioning, templatisation et automatisation. Structurer les couches sémantiques Data Mesh et les dashboards. Mettre en place la supervision : incidents, performances, sécurité et FinOps. Définir les règles de sécurité et gouvernance. Définir les bonnes pratiques Looker : templates, conventions de nommage, organisation des projets, modélisation, gestion des droits et cycle de vie des dashboards. Optimiser les performances : BigQuery, cache Looker, vues matérialisées. Produire les guides internes. Animer du pair programming et des code reviews. Former et rendre autonomes les Data Analysts et autres équipes internes. Compétences impératives 7 ans minimum d'expérience en Business Intelligence / Data Visualisation. Looker / LookML : expertise avancée avec minimum 3 ans d'expérience. BigQuery : maîtrise requise. Google Cloud Platform (GCP) : maîtrise requise. Bonne maîtrise des architectures Data et environnements Cloud Data. Modélisation BI, industrialisation, gouvernance et sécurité. Git / CI-CD / Confluence et pratiques de gestion de code. Capacité à travailler dans un environnement multi-équipes avec différents niveaux de maturité Data. Excellentes qualités pédagogiques et relationnelles.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Strategy" pour un client dans le secteur du retail Description🏢 Le Contexte : L'Excellence Decisionnelle au Service de la Data Factory Au sein de la filiale informatique d'un grand groupe de distribution, la Direction Digital & Data pilote la modernisation du Système d'Information à travers son Data Lab. Pour accélérer la livraison de produits analytiques à forte valeur ajoutée, l'organisation évolue vers une structure Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la Data Factory au sein de la squad dédiée au domaine Équipement de la Maison. L'équipe conçoit, développe et déploie des produits décisionnels, analytiques et Data Science sur une plateforme Data moderne basée sur l'écosystème Cloud Azure et Databricks. Nous recherchons un(e) Développeur MicroStrategy / Data Analyst Senior pour prendre en charge la conception des couches sémantiques, le développement de tableaux de bord complexes et l'accompagnement des directions métiers dans l'exploitation de leurs indicateurs clés. 🎯 Vos Missions : Conception BI, Data Analysis & RestitutionRattaché(e) à la squad Agile, vos activités couvrent l'intégralité de la chaîne de valeur décisionnelle : 1. Analyse de Données & Cadrage Métier : Participer au recueil et à la traduction des besoins fonctionnels en spécifications analytiques. Réaliser des analyses de données poussées (requêtage SQL, contrôles de cohérence) pour accompagner les métiers dans l'interprétation de leurs KPIs. Mener les études d'impact sur le modèle de données avant chaque évolution. 2. Développement & Modélisation MicroStrategy (Majeure) : Concevoir, modéliser et maintenir la couche sémantique sous MicroStrategy (attributs, faits, métriques, hiérarchies). Développer des rapports, dossiers décisionnels et tableaux de bord (Dashboards / Dossiers) ergonomiques et interactifs sous MicroStrategy. Réaliser les tests unitaires et garantir la fiabilité des données restituées. 3. Performance & Maintenance : Analyser et optimiser les temps de réponse et les performances des requêtes/restitutions (optimisation SQL, caches, datamarts). Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications décisionnelles existantes.

Dans le cadre d'un projet Data d'envergure au sein d'un environnement international, nous recherchons un Senior BI Engineer spécialisé Power BI pour intervenir sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation des solutions de reporting et de visualisation de données. Le consultant sera principalement responsable de la couche BI et de la modélisation Power BI. Les flux d'ingestion, les pipelines de données ainsi que la partie back-end sur GCP / BigQuery seront pris en charge par un Data Engineer dédié. Les principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des modèles de données robustes et performants, notamment en schémas en étoile ou en flocon. Développer, publier et maintenir des rapports et dashboards Power BI adaptés aux besoins des utilisateurs métier. Travailler sur des environnements comprenant des volumes de données importants en DirectQuery. Optimiser les modèles afin d'améliorer les temps de chargement, les performances des requêtes et la vitesse de rendu des rapports. Développer des mesures et calculs avancés en DAX, et réaliser le tuning des requêtes lorsque nécessaire. Concevoir des visualisations claires, lisibles et orientées vers les usages métier. Mettre en œuvre et maintenir la Row-Level Security (RLS) et les mécanismes de contrôle d'accès. Administrer et industrialiser les usages dans Power BI Service : workspaces, datasets, rapports, apps, publication et gestion des permissions. Fiabiliser les datasets et participer aux bonnes pratiques de gouvernance BI. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts et équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions de restitution performantes.

Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.

Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux sujets RSE au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les équipes métiers afin d'accompagner des projets liés aux enjeux environnementaux, notamment le suivi des consommations énergétiques et des solutions SaaS. Missions : Recueillir et analyser les besoins des métiers. Rédiger les spécifications fonctionnelles. Collaborer avec les Data Analysts et les équipes techniques. Participer aux phases de tests, de recette et de validation. Assurer le suivi des mises en production (MEP). Piloter les demandes fonctionnelles en autonomie. Être l'interlocuteur privilégié des équipes métiers sur les sujets fonctionnels.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer (H/F)" pour un client dans le secteur des SaS RH Description🏢 Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques StratégiquesAu sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales). Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables. 🎯 Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product AnalyticsRattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation : 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) : Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball. Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews). 2. Optimisation & Performance BigQuery : Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides. Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery). 3. BI, Data Analysis & Impact Business : Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers. Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth. 4. Gouvernance & Métriques : Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données. Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).

Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.

ContexteAu sein de la Direction Commerciale, l'équipe Sollicitation Clients d'une banque en ligne a pour enjeux principaux de : Orchestrer les campagnes marketing Depuis leur planification, leur conception jusqu'à leur exécution et les analyses de performance, Qu'elles soient commerciales, relationnelles ou réglementaires, sur tous types de canaux, Dans une démarche qualité de préservation des intérêts de nos clients et du respect du cadre réglementaire et de maitrise des risques inhérents à l'activité Soutenir le développement commercial Sur les marchés particuliers et professionnels, En sollicitant les clients afin de leur proposer les produits et services répondant à leurs besoins, Et permettre ainsi en les équipant, le développement d'un commerce responsable et durable Garantir la satisfaction de nos clients Les accompagner dans la réalisation de tous leurs projets (épargne, crédit, assurance, prévoyance, …), Leur offrir l'opportunité de faire de cette banque en ligne leur banque principale, Et ainsi chercher, grâce à leur satisfaction, la recommandation auprès de leurs proches MissionsContribuer à l'élaboration et l'optimisation du plan de sollicitation clients Aux côtés des Chefs de Produit Marketing, être force de proposition sur les prises de parole en fonction du cycle de vie des clients en cohérence avec les parcours et les offres commerciales, Adopter une approche et une vision client à chaque étape de nos processus, Optimiser et challenger l'ensemble des campagnes : plans d'entrée en relation, opérations commerciales ou relationnelles, travaux sur la fidélisation et/ou la réactivation et la rétention, Référencer rigoureusement les campagnes afin de disposer d'une vision du portefeuille à jour, À partir des résultats des différentes campagnes, formuler des recommandations dans une démarche constante d'amélioration continue, Gérer la mise en œuvre opérationnelle des campagnes avec la recherche Participer à la définition des campagnes en collaboration avec les Chefs de Produit Marketing, Définir les dispositifs et les canaux les plus efficients et pertinents pour chaque campagne avec une approche ROI, Participer à la définition des ciblages en lien avec les Chefs de Produit Marketing et les Data Analyst de l'équipe qui seront en charge de programmer les ciblages, Créer et rédiger les contenus (textes, images) répondant aux briefs, gérer les allers/retours et assurer le lien continu avec les Chefs de Produit Marketing, S'assurer systématiquement du respect des guidelines juridiques et de conformité émises par les fonctions de contrôles LOD2 du Groupe, Être garant du planning et rendre compte des avancements aux interlocuteurs parties prenantes de la campagne, Mettre en œuvre les moyens permettant d'évaluer l'efficacité des campagnes : groupes témoins, A/B testing, implémentation des codes produits permettant la mesure de l'incrément, … Effectuer la mise en production de la campagne, sa diffusion après validation des BAT et réalisation des checklist de contrôles systématiques Dresser et proposer des bilans de performance dans une logique d'amélioration continue En lien avec les Chefs de Produit Marketing, définir les KPI de performance à suivre pour chaque campagne, Préparer les bilans des campagnes avec les KPI primaires, les incréments et tout axe d'analyse permettant de tirer les bons enseignements, Diffuser et partager les bilans aux parties prenantes de la campagne et les présenter lors d'instances dédiées.

Architecte Data Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 3 jours par semaine) Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. La mission consiste à intervenir en tant qu'Architecte Data / Data Engineer Senior au sein d'équipes métier et data afin d'accompagner la valorisation des données, la migration de plateformes analytiques et le développement de solutions décisionnelles. Le consultant participe à un programme de migration de projets Dataiku vers Databricks. Il accompagne les équipes métier lors des phases de recette, valide les résultats obtenus avant et après migration, identifie les écarts éventuels et contribue à leur correction afin de garantir la continuité des activités et la fiabilité des traitements de données. Il intervient également en tant que référent data auprès des équipes métiers afin d'améliorer les pratiques de développement, de structurer les processus de réalisation des projets data et de définir les standards techniques. À ce titre, il contribue à l'évolution des méthodes de développement, des processus de mise en production, de la gestion des versions, des tests, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance. Le consultant accompagne les Data Engineers et Data Analysts dans leur montée en compétence au travers d'activités de coaching technique et méthodologique, participe à l'identification des écarts aux standards et propose des plans d'amélioration afin de renforcer la qualité et la maintenabilité des développements. Il réalise également des tableaux de bord décisionnels et des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des directions métier. Il conçoit et optimise les modèles de données, construit les restitutions analytiques, développe des indicateurs, automatise les chaînes de traitement des données et assure la supervision des flux de données. Enfin, il contribue aux activités de gouvernance de la donnée à travers le catalogage des données, la documentation des dictionnaires et des lineage, le suivi de la qualité des données, la gestion des accès aux produits data et la mise en place de dispositifs permettant d'améliorer la fiabilité, la traçabilité et l'exploitation des données dans l'entreprise.

Architecte Data Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 3 jours par semaine) Databricks, Power BI, SQL, Python, Dataiku, Modélisation de données, Datamart, Data Visualisation, Unity Catalog, Gouvernance Data. La mission consiste à intervenir en tant qu'Architecte Data / Data Engineer Senior au sein d'équipes métier et data afin d'accompagner la valorisation des données, la migration de plateformes analytiques et le développement de solutions décisionnelles. Le consultant participe à un programme de migration de projets Dataiku vers Databricks. Il accompagne les équipes métier lors des phases de recette, valide les résultats obtenus avant et après migration, identifie les écarts éventuels et contribue à leur correction afin de garantir la continuité des activités et la fiabilité des traitements de données. Il intervient également en tant que référent data auprès des équipes métiers afin d'améliorer les pratiques de développement, de structurer les processus de réalisation des projets data et de définir les standards techniques. À ce titre, il contribue à l'évolution des méthodes de développement, des processus de mise en production, de la gestion des versions, des tests, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance. Le consultant accompagne les Data Engineers et Data Analysts dans leur montée en compétence au travers d'activités de coaching technique et méthodologique, participe à l'identification des écarts aux standards et propose des plans d'amélioration afin de renforcer la qualité et la maintenabilité des développements. Il réalise également des tableaux de bord décisionnels et des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des directions métier. Il conçoit et optimise les modèles de données, construit les restitutions analytiques, développe des indicateurs, automatise les chaînes de traitement des données et assure la supervision des flux de données. Enfin, il contribue aux activités de gouvernance de la donnée à travers le catalogage des données, la documentation des dictionnaires et des lineage, le suivi de la qualité des données, la gestion des accès aux produits data et la mise en place de dispositifs permettant d'améliorer la fiabilité, la traçabilité et l'exploitation des données dans l'entreprise.

Hello 😀 L'un de nos clients recherche un(e) Data Analytics Engineer pour contribuer à la conception de data products stratégiques et structurer des données fiables, cohérentes et réutilisables afin d'accompagner les équipes Produit, Marketing, CRM et Pilotage dans leurs prises de décision. 🎯 Vos missions Concevoir, faire évoluer et maintenir les modèles de données dédiés à la connaissance client Structurer des datasets orientés vision client unifiée, parcours utilisateurs et indicateurs métiers Définir et fiabiliser les KPI en garantissant leur cohérence fonctionnelle et technique Challenger les besoins des équipes Produit et Métiers afin de proposer des solutions data robustes et adaptées Collaborer étroitement avec les Data Engineers pour industrialiser les traitements de données Mettre en place des contrôles qualité et assurer la validation des livraisons Documenter les modèles de données, les KPI et contribuer à la gouvernance de la donnée Participer à la standardisation des pratiques Analytics (modélisation, SQL, dbt, tests) 🤝 Vous collaborerez avecProduct Managers Data Product Owners Data Engineers Data Analysts Équipes Marketing, CRM, Produit Digital et Pilotage Data Domain Owners & Gouvernance ✅ Must HaveExcellente maîtrise de SQL Expérience confirmée sur dbt Très bon niveau en Python Expérience en modélisation de données analytiques Capacité à challenger les besoins métier Expérience dans la construction de KPI et de data products Aisance à travailler avec des équipes pluridisciplinaires ⭐ Nice to HaveGit Qlik Sense Data Catalog / Data Lineage Tests de qualité des données Méthodologies Agile 👤 Profil recherchéExpérience en tant que Analytics Engineer, Data Analytics Engineer ou Data Engineer avec une forte dimension Analytics Excellent relationnel et capacité à faire le lien entre les équipes métiers et les équipes techniques Esprit d'analyse, autonomie et force de proposition