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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

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Analytics Engineer Pricing" pour un client dans le secteur du commerce de détails Description🎯 Contexte & Objectifs Dans le cadre de l’initiative stratégique Pricing Excellence, l’entreprise déploie une approche globale de Revenue Growth Management (RGM) visant à définir un juste prix pour les consommateurs, en conciliant coûts, perception client et rentabilité. Le/la consultant.e rejoindra l’équipe dédiée au Pricing Excellence, composée d’experts en data, pricing et IA, pour industrialiser la couche “insights” et fournir des datasets fiables et robustes destinés aux dashboards, modèles IA et analyses avancées. 🛠️ Missions principales Automatiser et industrialiser les pipelines de données (dashboards, IA, data analysis). Construire et modéliser la semantic layer dédiée au pricing. Définir et optimiser la stack technique et les standards d’industrialisation. Maintenir, améliorer et adapter les datasets existants pour couvrir de nouveaux use cases. Garantir la qualité, robustesse et pertinence des données exposées. Contribuer activement à la communauté Analytics Engineers et diffuser les bonnes pratiques. ✅ Compétences requisesTechniques dbt – Expert Git – Expert Databricks – Avancé Apache Airflow – Confirmé CI/CD – Confirmé Méthodologies & Soft Skills Solide expérience en industrialisation de pipelines data. Bonne compréhension des enjeux DataOps / Analytics Engineering. Esprit collaboratif, communication claire, force de proposition. Rigueur et autonomie dans la gestion des livrables. Langues Anglais courant (environnement international).

Contexte du poste L’Analytics Engineer est chargé de délivrer des datasets modélisés pour un domaine métier afin d'accélérer les cas d’usage. Il en assure la qualité , la disponibilité , le suivi et l’ accessibilité , pour permettre aux utilisateurs d’exploiter efficacement les données (Self Service Analytics, analyses, modèles, dashboards). Missions principales 1. Délivrer les bonnes données, à temps Assurer le rafraîchissement fréquent et fiable des données pour soutenir la prise de décision. Garantir la stabilité et la fiabilité des datasets exposés. Corriger rapidement les données corrompues. Anticiper et planifier l’évolution des datasets. Déployer les évolutions avec un délai court mais soutenable. 2. User Centric Connaître les utilisateurs et comprendre leurs usages métiers. Collaborer avec les PM Analytics, Data Analysts, Data Scientists et BI Engineers. Automatiser puis industrialiser les datasets nécessaires aux use cases. Suivre et mesurer l’utilisation réelle des datasets. Définir et communiquer le niveau de confiance dans les données. Informer sur l’état et les éventuelles corruptions des datasets. 3. Playmaker / Team player Participer au recrutement et à l’onboarding des nouveaux membres. Contribuer à la communauté Data (partage d’expérience, ateliers, revues de code, pair programming). Collaborer avec les équipes Core Data Products pour fiabiliser les pipelines. Être force d’entraide et de transmission auprès des autres Analytics Engineers. 4. Better Way Améliorer en continu les pratiques de delivery data. Faire évoluer la stack et les outils. Être proactif sur l’amélioration des processus. Contribuer à la réduction de l’impact écologique et économique des solutions déployées. Compétences techniques : Data modeling dbt SQL Tests and expectations Git Airflow Python Spark Data Architecture Databricks Redshift Indicateurs de performance Fiabilité et fraîcheur des données exposées Temps de correction des anomalies Fréquence des déploiements et time to market des datasets Satisfaction et autonomie des utilisateurs Contribution à la communauté Data et aux rituels d’équipe

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique de renforcement de la data autour des processus ITSM, un grand groupe international recherche un Consultant Data Analytics Engineer expérimenté pour connecter la plateforme ServiceNow ITSM à Snowflake , construire un pipeline automatisé, et structurer les données à des fins analytiques. Les données alimenteront plusieurs directions internes : IT, gouvernance, qualité, opérations. Concevoir un pipeline d’ingestion automatisé (batch ou incrémental) Modéliser les données dans Snowflake selon une architecture modulaire et réutilisable Implémenter des métadonnées , des logiques de rafraîchissement, et un suivi qualité Produire une documentation claire (pipeline, modèles de données, reprise Établir une connexion sécurisée entre ServiceNow ITSM et Snowflake Extraire les données des modules ITSM : Request Management; Incident Management; Change Management ;Problem Management.

Au sein de cette DSI, la Direction Data Infra Cloud Workplace Operations (DIWO) a pour mission: De créer les synergies nécessaires entre l’ingénierie, le run des infrastructures, le poste de travail et les outils des développeurs, D’accélérer l’intégration des usages data et mise en place des socles transverses groupe, De renforcer la sécurité opérationnelle du SI, D’assurer un suivi de la qualité de service transverse au SI à partir des différents services Ce profil combine les compétences d'un « Analytics engineer » (ingénieur analytique) et d'un data (ou system) « Reliability engineer » (ou une expérience dans la gestion de RUN type SRE/DRE), le tout appliqué spécifiquement dans l'environnement Dataiku (personne pour opérationnaliser les projets de données et d'IA développés dans Dataiku).

Nous recherchons un Proxy Product Owner pour accompagner une équipe Data dans un contexte de forte croissance digitale. Vous interviendrez au sein d’une équipe pluridisciplinaire (PM, PO, Analytics Engineer, Data Engineer, QA...) en charge de l’ensemble du cycle de vie de la donnée, de sa création à son activation pour différents usages métiers. Votre rôle consistera à : Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels (techniques et métiers) en support du PO. Assurer le suivi des projets et garantir la visibilité des avancées auprès des parties prenantes. Participer au déploiement technique des produits data sur des assets web, applications mobiles, IPTV et TV connectée. Contribuer à la mise en place et au paramétrage des outils tiers (Tag Commander, Piano Analytics, DMP, CMP...).

Dans le cadre d’un fort développement autour des écrans digitaux, une organisation recherche un(e) Proxy Product Owner afin de renforcer une équipe dédiée à la donnée. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire (PM, PO, Analytics Engineer, Data Engineer, QA…) en charge de l’intégralité de la chaîne de traitement de données, de sa création jusqu’à son activation et sa mise à disposition. L’équipe gère également l’implémentation et le paramétrage d’outils tiers dédiés à la collecte, l’analyse et la gestion de la donnée. Sous la responsabilité d’un(e) manager data, vous participerez au déploiement technique de produits digitaux orientés data sur différents supports : Web, applications mobiles, IPTV et TV connectée. Fort(e) de votre connaissance approfondie du cycle de vie de la donnée, vous aurez pour mission, en support du PO, de recueillir les besoins fonctionnels (techniques et métiers) tout en assurant un suivi rigoureux et rythmé pour accompagner les équipes dans la réussite des projets et offrir une visibilité optimale sur les avancées.