Descriptif du poste:\n\nMission Analytics Engineer\n\nContexte\n\nDans le cadre du renforcement de son équipe, un grand groupe de transports recherche deux Analytics Engineers expérimentés/seniors.\nBasée à Nantes, l'équipe Data Studio accompagne les métiers de l'entreprise dans la prise de décision grâce à la valorisation des données. Elle intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée (collecte, transformation, restitution et gouvernance) en collaboration avec les équipes Data Ops.\nL'environnement Data héberge plusieurs dizaines de téraoctets de données et plus d'une centaine de traitements alimentant de nombreux tableaux de bord destinés aux différentes directions métiers.\nMissions\nLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :\nComprendre les enjeux métiers et les traduire en solutions analytiques.\nIdentifier, collecter et transformer des données issues de sources complexes.\nConcevoir, modéliser et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers.\nDévelopper et maintenir des pipelines de transformation garantissant la fiabilité et la performance des flux.\nProduire des analyses, tableaux de bord Power BI et visualisations facilitant la prise de décision.\nConcevoir, développer et maintenir des applications Power Apps intégrées aux processus métiers.\nDocumenter les développements, les traitements et les modèles de données.\nCollaborer avec les équipes Data, Infrastructure et Métiers afin de définir les meilleures solutions techniques et fonctionnelles.\nPoints de vigilance importants :\nCette consultation fait suite à un premier appel d'offres sur lequel plusieurs profils ont été écartés. Le client est particulièrement attentif aux points suivants :\nExpérience significative en Power BI, avec réalisation de tableaux de bord en production et maîtrise du langage DAX.\nExpérience sur Power Apps (désormais considérée comme une compétence indispensable).\nSolide expérience en Data Engineering sur Azure, Databricks et Azure Data Factory, avec développement de pipelines de données.\nBonnes pratiques d'industrialisation : Git, CI/CD, documentation technique, Confluence/Jira.\nProfil orienté Analytics Engineering / Data Engineering, avec une forte capacité à répondre à des besoins métiers.\nÀ l'inverse, les profils principalement orientés Data Science, Machine Learning ou IA générative, sans expérience significative en Power BI et Data Engineering Azure, auront peu de chances d'être retenus.\nMerci de nous adresser uniquement des profils répondant à l'ensemble de ces critères.\n \n\nProfil recherché:\n\nCompétences indispensables\n\nPython, PySpark et SQL (3 ans minimum)\nPower BI et langage DAX (3 ans minimum)\nPower Apps\nAzure, Databricks et Azure Data Factory\nDéveloppement de pipelines de données (ETL/ELT)\nModélisation de données (modèle en étoile…)\nGit et bonnes pratiques DevOps\nAgilité Scrum\nUne connaissance de DataGalaxy ainsi que de Jira / Confluence constitue un plus.\n\nEnvironnement technique\n\nMicrosoft Azure\nDatabricks\nAzure Data Factory\nPython\nPySpark\nSQL\nPower BI\nPower Apps\nGit\nJira / Confluence\nDataGalaxy