Description de la mission

Rejoignez notre communauté Data & Analytics chez Talan !

Vous aimez autant préparer les données que voir leur impact dans les tableaux de bord ? Ce poste est fait pour vous.

Véritable pivot entre les équipes Data Engineering, les métiers et le data analyste, l'Analytics Engineer transforme les données en actifs analytiques fiables, gouvernés et exploitables. Vous vous appuyiez sur les technologies modernes de transformation (DBT) et de visualisation (Power BI), ainsi que sur les capacités offertes par l'IA générative, pour accélérer la création de valeur et démocratiser l'accès à la donnée au sein des organisations.

Votre rôle sur nos projets

Au sein d’équipes projets, vous pourrez être en charge des missions suivantes :

Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers afin de concevoir des solutions analytiques répondant aux enjeux de pilotage et de prise de décision
Concevoir, développer et industrialiser les flux de transformation de données avec DBT sur des plateformes data modernes (Databricks, Snowflake, GCP BigQuery, Microsoft Fabric)
Construire et maintenir des modèles de données analytiques robustes (datamarts, couche sémantique, métriques métier, dimensions et faits) garantissant cohérence et réutilisabilité
Assurer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données via la mise en œuvre de tests, de règles de contrôle et de documentation automatisée
Concevoir et développer des tableaux de bord, rapports et applications analytiques sous Power BI, en veillant à la pertinence métier, à la performance et à l'expérience utilisateur
Définir et documenter les indicateurs clés de performance (KPIs) afin de garantir une vision unique et partagée de la donnée
Exploiter l'IA et l'IA générative comme accélérateur de développement pour :

Générer et optimiser du code SQL, des flux DBT et DAX ;

Automatiser la rédaction de documentation technique et fonctionnelle ;

Accélérer la création de tests de qualité des données ;

Assister l'analyse exploratoire et l'identification d'insights ;

Industrialiser les processus de développement et de maintenance

Mettre à profit les capacités d'IA intégrées aux plateformes analytiques (Copilot Power BI, assistants de développement, recherche sémantique, génération de requêtes en langage naturel) afin d'améliorer la productivité des équipes et l'expérience des utilisateurs
Participer à la définition et à la diffusion des bonnes pratiques Analytics Engineering :

Versionning,

CI/CD,

Gouvernance,

Qualité des données,

Observabilité,

FinOps

Votre rôle chez Talan

Contribuer au développement d'assets réutilisables (frameworks DBT, modèles de données, composants Power BI, copilot analytiques, accélérateurs IA) favorisant l'industrialisation des projets
Participer activement à la veille technologique et à l'évaluation des nouvelles solutions Data & Analytics afin d'anticiper les évolutions du marché et les opportunités pour nos clients
Animer et faire rayonner la communauté Data & AI de Talan à travers des conférences internes, retours d'expérience, ateliers techniques, articles et événements d'expertise
Partager les bonnes pratiques Analytics Engineering, BI moderne et IA générative auprès des équipes via des formations, du mentoring et des parcours de montée en compétences
Participer aux avant-ventes et aux réponses à appels d'offres en apportant son expertise sur les architectures analytiques de nouvelle génération et les usages de l'IA appliqués à la donnée

#TalanFrance #LI-MG1

Profil recherché

En tant que Data Ingénieur Senior, vous justifiez d’expériences réussies sur des projets data & analytics à fort enjeu, alliant transformation de données et restitution décisionnelle.

Formation & expérience

Titulaire d’un Bac +5 (école d’ingénieur, université) ou équivalent
Minimum 7 ans d’expérience en data ingénierie, dont une expérience significative combinant data visualisation et transformation de données (analytics engineering)

Analytics Engineering

Maîtrise confirmée de DBT, python
Forte expertise SQL et maîtrise des principes de modélisation analytique (Data Warehouse, Data Marts, approche dimensionnelle, métriques métier, Semantic Layer)
Connaissance des pratiques d'industrialisation Analytics Engineering : Git, CI/CD, observabilité, qualité des données, tests automatisés et déploiements
Sensibilité aux approches Data Product et aux enjeux de gouvernance des actifs analytiques

Data Visualisation

Excellente maîtrise de Power BI : modélisation tabulaire, DAX, Power Query, optimisation des performances et conception d'expériences analytiques à forte valeur métier
Capacité à transformer des problématiques complexes en indicateurs décisionnels compréhensibles, actionnables et adoptés par les utilisateurs
Bonne compréhension des concepts de self-service analytics, gouvernance des indicateurs et adoption des usages décisionnels
La connaissance de Tableau, Qlik ou Looker constitue un plus

IA, Copilot & Analytics Augmentée

Maîtrise de l'utilisation de l'IA générative comme accélérateur de productivité dans les activités Analytics Engineering et BI :

Génération et revue de code SQL, DBT et DAX ;

Automatisation de la documentation ;

Création assistée de tests de qualité ;

Accélération des analyses exploratoires ;

Génération de spécifications et d'insights métier

Connaissance des fonctionnalités d'IA intégrées à Power BI, Microsoft Fabric et aux plateformes analytiques modernes

Cloud & Écosystème Data Moderne

Bonne compréhension des architectures en médaillon, Lakehouse, Data Warehouse Cloud et Modern Data Platform
Expérience des environnements Azure, AWS ou GCP, Snowflake, Microsoft Fabric ou Google BigQuery
Maîtrise des pratiques DevOps appliquées à la data : versioning, intégration continue, automatisation des déploiements et monitoring

Méthodes & Collaboration

Expérience des environnements Agile (Scrum, Safe, Kanban, Product Team)
Maîtrise des outils collaboratifs et de pilotage (Jira, Azure DevOps, Confluence, GitHub)
Aisance dans la collaboration avec des équipes pluridisciplinaires
Bon niveau d'anglais professionnel dans un contexte international (B2 minimum)

Certifications

Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate (DP-600)
Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)
DBT Analytics Engineer Certification

Qualités personnelles attendues

Rigueur, esprit analytique et sens du détail
Autonomie et force de proposition
Excellentes capacités de communication et sens de la pédagogie
Curiosité, goût pour la technologie et l’innovation
Esprit d’équipe et orientation résultats / satisfaction client

Votre souhait d’évolution

Si vous avez les compétences requises et souhaitez faire partie d’une équipe à taille humaine en pleine expansion, alliant expertise technique et proximité, vous êtes certainement la/le Data Ingénieur que nous recherchons !

Quelques références

Client du secteur de l’industrie : Modernisation de la plateforme décisionnelle - cadrage des besoins métier, construction des flux de transformation dbt sur Snowflake, modélisation des data marts, développement et déploiement des tableaux de bord Power BI.
Client du secteur du luxe : Mise en place d’une architecture analytics - industrialisation des pipelines ELT (dbt) sur Databricks, définition des règles de gouvernance et de qualité des données, développement des rapports Power BI et déploiement continu intégré à Git.

3. Client du secteur du transport : Solution de data visualisation self-service - animation d’ateliers de recueil de besoin, modélisation des données sur BigQuery (GCP), création de flux dbt documentés et testés, maquettage et développement des rapports Power BI.

Analytics Engineer Data & AI Senior - F/H - CDI

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