Consultant Data Analytics Senior

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, une entreprise internationale recherche un Consultant Data Analytics Senior afin de renforcer ses capacités en modélisation de données et en restitution analytique.

La mission consiste à fiabiliser l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis les données brutes jusqu’à la mise à disposition d’indicateurs et de tableaux de bord répondant aux besoins des équipes métiers.

Missions principales

• Concevoir, développer et maintenir des modèles de données avec dbt, en assurant leur modélisation, leurs tests et leur documentation.

• Orchestrer, optimiser et fiabiliser les pipelines de transformation des données.

• Concevoir des tableaux de bord métiers clairs, pertinents et exploitables.

• Recueillir les besoins des équipes métiers et les traduire en indicateurs, modèles de données et solutions analytiques.

• Contribuer à l’amélioration de la qualité, de la gouvernance et de la documentation des données.

• Participer aux évolutions de l’architecture Data, notamment aux projets de migration et aux travaux d’optimisation des performances et des coûts.

• Une expérience dans les secteurs du luxe, de la mode, du retail ou de la distribution haut de gamme constitue un plus.

• Une expérience au sein d’organisations internationales et dans des environnements Data complexes est appréciée.

Profil recherché

• dbt : maîtrise indispensable à un niveau senior, avec une expérience significative en environnement professionnel. Une certification dbt Developer constitue un atout.

• SQL et modélisation : excellente maîtrise de SQL et solides compétences en modélisation de données.

• Environnement Data : connaissance d’un Data Warehouse cloud, idéalement Snowflake, et des outils d’orchestration de pipelines, notamment Airflow.

• Business Intelligence : expérience dans la conception de solutions de reporting et de visualisation de données, idéalement avec Power BI.

• Méthodologie : bonne connaissance des méthodes de travail agiles.

• Autonomie et initiative : capacité à prendre en charge ses sujets, à proposer des améliorations et à travailler de manière autonome.

• Orientation métier : sens du service, compréhension des enjeux business et capacité à traduire les besoins fonctionnels en solutions Data adaptées.

• Communication : aptitude à vulgariser les sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques et à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.

• Rigueur et qualité : attention particulière portée à la fiabilité, à la qualité et à la documentation des données.

• Anglais : bon niveau oral, permettant d’évoluer dans un environnement de travail international.