Data Engineer

Nous sommes à la recherche pour l'un de nos clients d'un Data Engineer pour l'un de nos clients pour la mission suivante : 

Analyser, structurer et valoriser les données afin de produire des indicateurs fiables, des analyses décisionnelles et des recommandations à forte valeur business pour les métiers.

Le Data Analyst transforme les données brutes en insights actionnables, au service de la performance, de la prise de décision et de l’amélioration continue.

Responsabilités

Analyse & valorisation des données

Comprendre les besoins métiers et les enjeux business

Analyser les données issues de différentes sources (SI, CRM, ERP, outils digitaux)

Identifier des tendances, anomalies et opportunités

Produire des analyses exploratoires et des études ad hoc

Reporting & visualisation

Concevoir et maintenir des tableaux de bord et reportings décisionnels

Définir et suivre les KPI métiers

Garantir la cohérence, la fiabilité et la lisibilité des indicateurs

Adapter les restitutions aux différents publics (opérationnel, management, direction)

Collaboration & transverse

Travailler en lien étroit avec les équipes métiers, BI, Data Engineering et IT

Participer aux ateliers de cadrage et de priorisation des besoins data

Contribuer à la documentation des indicateurs et jeux de données

Participer à l’amélioration continue de la qualité des données

Qualité & gouvernance

Contrôler la qualité, la complétude et la fraîcheur des données

Identifier les problèmes de données et proposer des actions correctives

Respecter les règles de gouvernance, de sécurité et de conformité (RGPD)

Compétences clés

Compétences fonctionnelles

Forte capacité d’analyse et de synthèse

Bonne compréhension des enjeux business et métiers

Capacité à transformer des besoins flous en indicateurs clairs

Aisance dans la communication avec des profils non techniques

Compétences techniques

Maîtrise du SQL (requêtes complexes, jointures, agrégations)

Bonne connaissance des outils de data visualisation

Compréhension des modèles de données (data warehouse, data mart)

Bases en statistiques descriptives

Outils & technologies (selon contexte)

SQL

Outils BI : Power BI, Tableau, Looker, Qlik

Outils data : Excel avancé, Google Sheets

Bases de données : PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake

Outils collaboratifs : Jira, Confluence

Profil recherché

Formation supérieure en data, statistiques, informatique ou école d’ingénieur

Expérience en analyse de données, BI ou reporting

Sensibilité business et orientation résultats

Rigueur, curiosité et esprit critique