Data Analytics Engineer H/F
Profil
Profil recherché
Compétences techniques
Expérience confirmée en intégration de données au sein d'environnements complexes.
Solide maîtrise des architectures Data Warehouse et des environnements Cloud.
Excellentes compétences en SQL et en transformation de données.
Bonne maîtrise de Python appliqué à la data.
Expérience sur des outils d'orchestration de workflows de données.
Maîtrise des bonnes pratiques de modélisation de données (dimensionnel, Data Vault, architectures en couches, etc.).
Connaissance des bonnes pratiques DevOps (versioning, CI/CD, documentation).
Compétences fonctionnelles
Capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniques.
Expérience dans des projets de restitution de données et d'aide à la décision.
Sensibilité aux problématiques de gouvernance et de qualité des données.
Qualités personnelles
Forte autonomie.
Esprit d'analyse et de synthèse.
Capacité à être force de proposition.
Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers.
Capacité à évoluer dans un environnement Agile (Scrum).
Profil idéal
5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Analytics Engineering.
Expérience sur des projets de transformation ou de modernisation de plateformes Data.
Une connaissance des processus métiers d'un grand groupe international constitue un atout.
Missions
Contexte
Dans le cadre du renforcement de ses capacités analytiques, un grand groupe international recherche un Consultant Data Analytics Engineer afin de contribuer à l'intégration, la modélisation et la valorisation des données issues de plusieurs domaines métiers stratégiques.
La mission s'inscrit dans un programme visant à consolider les données de différentes applications d'entreprise afin de fournir des indicateurs fiables et exploitables pour les besoins de pilotage et de prise de décision.
Missions principales
Concevoir et mettre en place des connexions fiables avec les différentes sources de données de l'entreprise.
Développer des pipelines d'ingestion automatisés garantissant la qualité, la performance et la disponibilité des données.
Extraire, transformer et charger les données provenant de plusieurs domaines fonctionnels (Finance, Ressources Humaines, Achats, Référentiels, IT, etc.).
Concevoir et maintenir les modèles de données au sein d'un Data Warehouse Cloud.
Optimiser les traitements afin d'assurer des performances adaptées aux usages analytiques.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance des données :
suivi de la qualité des données ;
gestion des métadonnées ;
supervision des traitements ;
gestion des erreurs et des reprises.
Créer des vues et jeux de données destinés aux équipes métiers et aux outils de reporting.
Documenter les architectures, modèles de données, règles de transformation et processus d'alimentation afin d'assurer la maintenabilité des développements.
Environnement technique
Data Warehouse Cloud
SQL
Python
Outils d'orchestration de pipelines
Frameworks ELT / ETL
Outils de modélisation de données
Outils de visualisation et de Business Intelligence
Git (versioning)
Outils collaboratifs de documentation et de gestion de projet
Description
Chez Ozitem, nous accompagnons les entreprises dans leur transformation digitale grâce à notre expertise en infrastructures et cloud, enrichie par le déploiement de nos offres OZIA 💡🚀
Entreprise à taille humaine et pérenne depuis plus de 30 ans, Ozitem poursuit une croissance régulière avec un chiffre d’affaires de 46 millions d’euros en 2025. Notre exigence de qualité, de sécurité et de responsabilité s’appuie notamment sur nos certifications ISO 14001, ISO 27001 et HDS ainsi que sur une politique RSE structurée et des engagements concrets tels que le forfait mobilités durables ou encore la sensibilisation à la sobriété énergétique.
Ce sont aujourd’hui 400 Ozitémiens, ingénieurs et consultants, qui évoluent sur nos trois sites en France : Levallois (92), notre siège social, Toulouse (31) et Lyon (69) 👨💻