Analytics Engineer F/H Recruteur partenaire

Mission Analytics Engineer

Contexte

Dans le cadre du renforcement de son équipe, un grand groupe de transports recherche deux Analytics Engineers expérimentés/seniors.
Basée à Nantes, l'équipe Data Studio accompagne les métiers de l'entreprise dans la prise de décision grâce à la valorisation des données. Elle intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée (collecte, transformation, restitution et gouvernance) en collaboration avec les équipes Data Ops.
L'environnement Data héberge plusieurs dizaines de téraoctets de données et plus d'une centaine de traitements alimentant de nombreux tableaux de bord destinés aux différentes directions métiers.
Missions
Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :
Comprendre les enjeux métiers et les traduire en solutions analytiques.
Identifier, collecter et transformer des données issues de sources complexes.
Concevoir, modéliser et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers.
Développer et maintenir des pipelines de transformation garantissant la fiabilité et la performance des flux.
Produire des analyses, tableaux de bord Power BI et visualisations facilitant la prise de décision.
Concevoir, développer et maintenir des applications Power Apps intégrées aux processus métiers.
Documenter les développements, les traitements et les modèles de données.
Collaborer avec les équipes Data, Infrastructure et Métiers afin de définir les meilleures solutions techniques et fonctionnelles.

Points de vigilance importants :
Cette consultation fait suite à un premier appel d'offres sur lequel plusieurs profils ont été écartés. Le client est particulièrement attentif aux points suivants :
Expérience significative en Power BI, avec réalisation de tableaux de bord en production et maîtrise du langage DAX.
Expérience sur Power Apps (désormais considérée comme une compétence indispensable).
Solide expérience en Data Engineering sur Azure, Databricks et Azure Data Factory, avec développement de pipelines de données.
Bonnes pratiques d'industrialisation : Git, CI/CD, documentation technique, Confluence/Jira.
Profil orienté Analytics Engineering / Data Engineering, avec une forte capacité à répondre à des besoins métiers.
À l'inverse, les profils principalement orientés Data Science, Machine Learning ou IA générative, sans expérience significative en Power BI et Data Engineering Azure, auront peu de chances d'être retenus.
Merci de nous adresser uniquement des profils répondant à l'ensemble de ces critères.

Compétences indispensables

Python, PySpark et SQL (3 ans minimum)
Power BI et langage DAX (3 ans minimum)
Power Apps
Azure, Databricks et Azure Data Factory
Développement de pipelines de données (ETL/ELT)
Modélisation de données (modèle en étoile…)
Git et bonnes pratiques DevOps
Agilité Scrum
Une connaissance de DataGalaxy ainsi que de Jira / Confluence constitue un plus.

Environnement technique

Microsoft Azure
Databricks
Azure Data Factory
Python
PySpark
SQL
Power BI
Power Apps
Git
Jira / Confluence
DataGalaxy

ASCOPTAGE propose des prestations de Chefferie de Projet et de Direction de Projet informatique à des entreprises des secteurs public et privé dans différents domaines d'activité (services, industrie, ecommerce…).

Les trois associés fondateurs ont opté pour un statut peu représenté dans le secteur : le statut de SCOP (Société Coopérative et Participative). Ce statut favorise une plus grande démocratie au sein de l'entreprise et un partage plus équitable de la valeur générée.

Dans une SCOP tous les salariés sont associés au capital de l'entreprise et possèdent une voix aux Assemblées Générales.

Ce statut permet ainsi de répondre aux écueils généralement constatés dans les ESN du marché :

• Plus de démocratie dans l'entreprise par la participation aux décisions stratégiques pour les salariés-associés.

• Un partage de la valeur créée équitable et incitatif : par de l'intéressement, de la participation et des dividendes aux salariés qui sont amenés à devenir sociétaires d'Ascoptage.

• Une meilleure attractivité et une fidélisation des salariés.