Astrelya est un cabinet de conseil franco?suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l?excellence opérationnelle et l?innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l?ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu?à la mise en ?uvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au c?ur de la création de valeur. Votre Mission : En tant que Data Analytics Engineer Senior, vous interviendrez au c?ur des enjeux de modélisation analytique, de structuration de data products et de valorisation des données dans un contexte Risques (liquidité). Vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données transactionnelles en modèles analytiques robustes, performants et exploitables par les équipes Risques, Finance et Data. Concrètement, vous allez : · Dé?normaliser les transactions et les transformer en modèle en étoile adapté aux usages analytiques. · Concevoir et structurer un data product permettant le partitionnement et le clustering selon les axes d?analyse métiers. · Collaborer étroitement avec les équipes Risques pour comprendre les enjeux de liquidité, les indicateurs clés et les contraintes réglementaires. · Mettre en place des pipelines de transformation fiables, documentés et industrialisés. · Garantir la qualité, la performance et la gouvernance des données exposées. · Contribuer à l?amélioration continue des workflows DataOps et des bonnes pratiques d?ingénierie analytique. · Participer à la définition des standards de modélisation et d?architecture analytique au sein de l?équipe. Votre futur environnement technique : ? Google Cloud Platform ? BigQuery ? entrepôt de données & moteur analytique ? DBT ? transformation & modélisation analytique ? Airflow ? orchestration ? DataProc ? traitements distribués ? Cloud SQL ? stockage & bases relationnelles ? DataOps, CI/CD, bonnes pratiques d?ingénierie analytique