Descriptif du poste: En tant que membre de l'équipe Data, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets : - Cadrage et analyse fonctionnelle - Participer, aux côtés du Product Owner, aux ateliers de cadrage avec les métiers pour identifier et formaliser les besoins Data. - Rédiger les user stories et les critères d'acceptation dans le backlog produit. - Contribuer à la priorisation et à la planification des sujets dans les sprints. - Traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques exploitables sous différentes solutions (Dataiku, Denodo, Bi..) - Garantir la cohérence entre les attentes métiers et les livrables techniques. Conception et développement - Concevoir et développer des workflows de transformation de données dans Dataiku (visual recipes, Python, SQL, API). - Mettre en place des pipelines automatisés (scénarios, triggers, monitoring). - Intégrer les sources de données internes (SQL, fichiers, cloud, APIs). - Réaliser des tests de qualité et de cohérence des données. - Créer des dashboards et visualisations destinées aux utilisateurs métiers. - Documenter l'ensemble des développements et bonnes pratiques (wiki, Jira, Data Catalog). - Participer à la mise en production et au suivi des traitements automatisés. Collaboration agile et gouvernance - Travailler en étroite collaboration avec le PO pour assurer la livraison des différents projets - Participer aux rituels agiles : daily, sprint planning, review, retrospectives. - Contribuer à la documentation fonctionnelle et technique du produit Data. - Promouvoir les bonnes pratiques Dataiku (modularité, réutilisabilité, qualité, performance). Techniques maîtrisées : - Dataiku DSS : o Maîtrise des fonctionnalités avancées (Création des workflows, recipes, scénarios, plugins, managed folders.). o Connaissance des aspects performance, sécurité et industrialisation. Profil recherché: Nous sommes à la recherche d'un(e) Data Analyst avec une belle expérience sur Dataiku.  L'environnement est international, vous aurez à interargir à l'oral avec des parties prenantes en dehors de France.  Un anglais professionnel est donc nécessaire.  La partie technique est importante sur le projet vous trouverez ci-dessous l'environnement du projet :  Langages : - SQL (jointures complexes, optimisation de requêtes). - Python (pandas, numpy, scripts Dataiku, automatisations).  Bases de données : - PostgreSQL, Snowflake, BigQuery, Oracle, SQL Server, etc. Outils BI : - Power BI, Tableau ou équivalents. Environnements Cloud / DevOps : - Azure, GCP ou AWS (souhaité). Outils collaboratifs : - Jira, Git, CI/CD.