De fonction
Intégré(e) à l'équipe IT/Data, vous serez responsable de l'exploitation technique des données, de la mise en place d'outils BI performants et de l'optimisation des processus de traitement. Votre travail permettra de garantir la fiabilité et la disponibilité des données pour les métiers stratégiques (supply chain, ventes, marketing, e-commerce).
Missions principales :
1. Développer, maintenir et automatiser des flux ETL pour alimenter le data warehouse.
2. Structurer et modéliser les données afin d'assurer des bases solides pour l'analyse (dimensionnelle, relationnelle).
3. Créer et optimiser des tableaux de bord BI (Power BI, Tableau, Qlik) avec une approche orientée performance et gouvernance.
4. Rédiger et maintenir des requêtes SQL complexes pour répondre aux besoins d'analyses ad hoc.
5. Administrer les systèmes pour améliorer l'architecture data et les pipelines de données.
6. Participer à l'évolution de l'écosystème data.
7. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et sécurité des données (RGPD, accès, qualité).
Description du profil:
1. Expérience : 2 à 5 ans comme Data Analyst / BI Analyst avec forte dimension IT.
2. Compétences techniques :
1. SQL avancé et optimisation de requêtes.
2. Maîtrise d'un outil BI (Power BI idéalement).
3. Expérience en ETL (SSIS, SSAS, SSRS) et data warehouse.
4. Connaissances en modélisation (Kimball, Inmon, Data Vault).
5. Bonnes connaissances en bases de données (SQL Server).
6. Compétences en scripting (Python, R ou DAX/MDX).
7. Familiarité avec les APIs et intégrations systèmes.
3. Atouts:
1. Bonne compréhension des environnements cloud (Azure, AWS, GCP) est un plus
2. Intérêt pour les concepts Big Data et les architectures modernes (Data Lake, Data Mesh).
Nous offrons
1. Une infrastructure BI en pleine modernisation, avec des projets IT d'envergure.
2. Des challenges techniques sur des volumes de données retail conséquents.
3. Un environnement agile et collaboratif au sein d'une équipe IT en croissance.
4. Un package salarial compétitif et des perspectives d'évolution vers des rôles data engineering ou architecture.