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Orcan Intelligence recherche pour l’un de ses clients un Senior Analytics Engineer. Le Senior Analytics Engineer interviendra sur la conception, le développement, la livraison, la maintenance et la documentation de workflows et d’applications analytiques au sein de la plateforme Palantir Foundry. Livrables attendus Workflows et applications analytiques Palantir livrés dans les délais Pipelines analytiques et logiques métiers intégrés dans Foundry Code documenté, versionné et testé unitairement Mise en œuvre de contrôles de qualité et de cohérence Contribution à la structuration des usages analytiques et à l’industrialisation des cas métiers

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Analytics Engineer pour structurer, industrialiser et fiabiliser les couches analytiques d’un socle data moderne basé sur Snowflake. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, proposerez des trajectoires d’évolution des modèles de données (médaillon, modularisation, refactoring des transformations) et guiderez leur mise en œuvre avec dbt et Snowflake. Vous serez responsable de la conception des modèles analytiques, de leur performance, de leur maintenabilité et de leur qualité, en intégrant des tests automatisés, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Data Engineering, BI et métiers pour garantir une cohérence entre ingestion, transformation et consommation des données. Vous participerez à l’optimisation des requêtes, à la structuration des vues métiers et à la mise en place de mécanismes de traçabilité et de versioning des modèles. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes sur les meilleures pratiques de modélisation analytics et d’usage avancé de Snowflake et dbt.

Qui êtes-vous ? Si pour vous être Analytic Engineer / Expert Qlik Finance & HR , c’est : 🔹 Construire des applications Qlik robustes, performantes et pensées pour des enjeux métier critiques ; 🔹 Manipuler avec précision des analyses financières avancées : YTD, MTD, rolling forecast, variance vs budget/forecast ; 🔹 Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des KPI dans un environnement où la donnée est sensible et réglementée ; 🔹 Concevoir des modèles analytiques via SQL et dbt , en appliquant de vraies bonnes pratiques d’ingénierie ; 🔹 Travailler en CI/CD, versionner proprement votre code, challenger les approches et améliorer en continu ; 🔹 Jouer un rôle de référent BI , diffuser les standards de développement, optimiser les performances et accompagner les équipes… …Alors vous êtes exactement la personne que nous recherchons ! Si vous avez une expérience significative en BI/Qlik dans un contexte exigeant, que vous aimez autant faire que faire faire , et que vous souhaitez participer à une transformation data ambitieuse, alors vous êtes prêt(e) à rejoindre l’aventure. Quelle sera votre mission ? Vous allez contribuer directement à la construction d’un data mesh Finance & HR à fort impact stratégique, au sein d’une modern data stack pleinement en transformation. Vous allez pouvoir : 🔹 Développer, optimiser et industrialiser des cockpits Qlik utilisés au niveau mondial ; 🔹 Mettre en œuvre une sécurité de haut niveau , garantir la confidentialité et participer aux audits ; 🔹 Contribuer à la création de consumer data products : modélisation SQL, transformations, tests automatisés, documentation ; 🔹 Participer à la modernisation des pratiques BI : versioning GitLab, revues de code, guidelines, performance, réutilisabilité ; 🔹 Apporter votre leadership technique pour faire évoluer les standards, structurer la gouvernance des KPI, améliorer la robustesse des modèles ; 🔹 Collaborer avec une équipe engagée et transverse (Finance, RH, Data Product Owners, ingénieurs Data) pour délivrer des solutions fiables et utiles. En somme : il s'agira de construire ensemble une BI moderne, scalable, sécurisée, pensée pour durer et qui soutient directement les décisions stratégiques de la Finance et des RH.

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez-nous ! Nous recherchons un Data Analytics Engineer F/H capable de concevoir, structurer et exploiter des pipelines de données dans un environnement cloud moderne. Ce que vous ferez : Le rôle consiste à fiabiliser la donnée, construire les pipelines analytiques et produire des analyses exploitables pour les équipes métiers , en collaboration avec les équipes techniques et data. Le poste se situe à l’intersection entre : data engineering data analytics data visualisation Vos missions principales : Data Engineering Concevoir et optimiser des pipelines de données dans BigQuery Gérer la modélisation et la structuration des données Garantir la qualité, cohérence et fiabilité des datasets Data Analytics Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes Extraire et analyser des volumes importants de données Produire des analyses exploitables pour les équipes métier Data Processing & scripting Utiliser Python et ses bibliothèques analytiques Pandas NumPy PySpark Data Visualisation Concevoir des dashboards interactifs Identifier et suivre les KPIs métier Utiliser : Looker Looker Studio Data architecture Exploiter différents types de bases de données PostgreSQL MongoDB autres bases relationnelles ou NoSQL Comprendre et appliquer les architectures modernes : Data Lake Data Warehouse Cloud & DevOps Travailler dans des environnements cloud Google Cloud Platform Azure Mettre en place : CI/CD avec GitLab CI gestion du versionning avec Git Appliquer les principes DevOps pour améliorer les traitements data Collaboration & méthodes Travailler en méthodologie agile Scrum Sprint planning backlog refinement Collaborer avec : équipes métiers équipes data équipes techniques

Dans le cadre de la plateforme SPIDER, dédiée à la lutte contre la fraude, le blanchiment et le financement du terrorisme, notre client recherche un Analytics Engineer / Data Engineer orienté conformité. Intégré à la squad compliance de solutions cognitives, le consultant interviendra sur une plateforme d’investigation s’appuyant sur des technologies graphes comme Neo4j et Linkurious, permettant de centraliser les données issues de multiples applications internes et d’offrir une vision 360° des personnes et de leurs interactions. La mission porte plus particulièrement sur le socle d’ingestion de données alimentant la base graphe, avec un fort enjeu de qualité, de modélisation, d’industrialisation et de collaboration avec les métiers fraude et LCB-FT. Missions : -Transformer, modéliser et documenter les données brutes pour les rendre exploitables -Développer des modèles et produits de données orientés conformité pour alimenter la base graphe -Maintenir en condition opérationnelle les flux d’ingestion vers la base de données graphe -Améliorer les processus de traitement des données afin de gagner en rapidité et efficacité -Créer et mettre à jour la documentation des produits de données -Automatiser les contrôles et tests de qualité pour garantir l’intégrité des données -Produire des analyses à destination des métiers pour le calibrage de scénarios de fraude et de vigilance LCB-FT -Collaborer avec les Data Engineers et les métiers de la fraude / conformité pour enrichir la base graphe -Participer à la mise en production des produits de données avec l’équipe Data Platform -Contribuer à la structuration des flux dans une logique ELT / ETL et architecture data moderne Profil attendu : -Expérience confirmée en Analytics Engineering / Data Engineering -Très bonne maîtrise de SQL et Python -Bonne connaissance des concepts ETL / ELT -Expérience en modélisation de données -Connaissance de Snowflake et Dataiku -Bonne compréhension des architectures data modernes (médaillon, data mesh) -Capacité à travailler sur des sujets de qualité, documentation et industrialisation -Aisance à collaborer avec des équipes techniques et métiers -Sensibilité aux enjeux de fraude, conformité et LCB-FT appréciée -Rigueur, autonomie et bon niveau d’analyse

Concevoir et mettre en œuvre des solutions data pour soutenir les objectifs business. Analyser et interpréter des données complexes afin d’en extraire des insights actionnables. Collaborer avec des équipes transverses pour identifier et résoudre les défis liés aux données. Développer et maintenir des pipelines de données, des modèles et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et un accompagnement aux parties prenantes pour favoriser la prise de décision basée sur les données

2) Missions principales (responsabilités) Analyse & modélisation - Réaliser des analyses complexes sur les données et produire des insights actionnables via des méthodologies statistiques. - Concevoir/porter des modèles de données métiers (expertise de la modélisation). - Posture "Conseil" & interface métier - Traduire les besoins métier en exigences techniques, tout en les challengeant et en étant force de proposition. Communiquer avec pédagogie auprès d'équipes techniques et métiers ; animer la communauté de data analystes. Delivery BI / dataviz / UX - Concevoir des rapports pertinents à partir des données analysées. - Porter des propositions UX/UI (wireframes, maquettes, personae) et proposer des visualisations avancées (ex. D3.js). Gouvernance & patrimoine data Rédiger/maintenir les bonnes pratiques de modélisation et développement. Maintenir la connaissance du patrimoine de données et des publications de reporting associées. Développer l'offre Streamlit et maintenir un cadre UX/UI Data ; assurer une veille produit Power BI. Expertise / administration / industrialisation - Administrer le service Power BI (et le "parc"), consolider les métriques d'usage et les données catalogue. - Auditer / optimiser du code (Power BI, SQL, Streamlit) et maintenir le CI/CD Power BI. Sécurité S'approprier et intégrer les exigences Cybersécurité dans les pratiques et livrables.

Description de la mission : Rattaché au Data Office, vous mettez en œuvre les outils et méthodes statistiques nécessaires pour organiser, synthétiser et traduire les données en leviers de décision. Vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de la gestion des flux ETL à la publication des indicateurs dans les outils de Dataviz. Missions principales : Gestion des flux de données : Piloter et maintenir les flux ETL via Dataiku et Databricks à partir du Data Lake. Analyse & Exploration : Fournir un appui analytique pour des explorations complexes. Créer des algorithmes de recherche de données pour identifier les informations utiles. Industrialisation : Transformer les analyses exploratoires en procédés industrialisés pour les données stratégiques. Pilotage de la performance : Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de performance (KPI) et les indicateurs de qualité de données (DQI). Architecture & Modélisation : Gérer l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données. Garantir la cohérence et la performance des bases de données existantes. Aide à la décision : Synthétiser les informations complexes pour faciliter les arbitrages de la direction. Profil recherché : Expérience : Profil confirmé avec une solide maîtrise de l'analyse statistique et de l'ingénierie de données. Expertise Technique : Maîtrise des outils ETL : Dataiku , Databricks . Expérience sur les environnements Data Lake . Compétences en outils de Dataviz . Solides connaissances en modélisation et architecture de données. Soft Skills : Esprit d'analyse rigoureux, capacité de synthèse, autonomie et force de proposition. Livrables attendus : Définition précise des KPI. Établissement des règles de calcul et de gestion. Documentation des flux et des modèles de données.

Nous recherchons un Analytics Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la centralisation et à la fiabilisation des données dans un environnement data-driven. Votre mission consistera à concevoir et maintenir des pipelines de données (Azure Data Factory, Databricks, Spark SQL) pour alimenter un datamart utilisé par les métiers via des outils self-BI (Power BI, BusinessObjects). Vos missions principales : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion via Azure Data Factory , en assurant leur robustesse et leur évolutivité. Transformer et optimiser les données en utilisant Spark SQL (Databricks) pour répondre aux besoins métiers. Maintenir et améliorer les indicateurs de qualité des données , en garantissant leur cohérence et leur fiabilité. Implémenter des tests unitaires pour sécuriser les pipelines et assurer la stabilité des solutions. Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour affiner les besoins et proposer des améliorations continues. Participer à la maintenance des outils de monitoring pour suivre les performances et la santé des applications. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant impacter directement la stratégie data d’une organisation en pleine transformation digitale.

Dans le cadre du projet DataBoost , nous recherchons un Analytics Engineer pour participer à la migration des rapports SAP Business Objects vers Power BI . Ce projet vise à décommissionner SAP BO en industrialisant l’intégration des données dans une architecture lakehouse moderne (Bronze → Silver → Gold), et à construire un référentiel analytics centralisé pour l’ensemble des datamarts. Vos missions consisteront à : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory (POC avec Airflow). Développer des pipelines d’intégration de données en PySpark (Spark Declarative Pipeline). Transformer et optimiser les flux de données en SQL avec le framework DBT . Développer de nouveaux indicateurs de qualité de données sur DBT. Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement. Implémenter des tests unitaires pour assurer la fiabilité des solutions. Maintenir les outils de monitoring pour suivre les performances. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant contribuer à une transformation majeure des outils BI et travailler sur une architecture data moderne .