DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER)<br/> Intitulé<br/> Data Engineer Azure ? KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier<br/> ---<br/> Contexte<br/> Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d?intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l?usage de la donnée.<br/> L?équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de :<br/> ? dialoguer avec les équipes métier,<br/> ? établir des KPI,<br/> ? et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée.<br/> ---<br/> Attentes principales du client<br/> Le client attend un consultant qui :<br/> ? Sait établir des KPI à partir des besoins métier,<br/> ? Comprend la logique métier derrière les indicateurs,<br/> ? Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée,<br/> ? Est capable d?expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI.<br/> dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique.<br/> ---<br/> Rôle du consultant<br/> ? Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier<br/> ? Comprendre les processus et enjeux business<br/> ? Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents<br/> ? Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul<br/> ? Travailler en complément et en accompagnement de l?équipe data existante<br/> ---<br/> Missions principales<br/> Métier & KPI<br/> ? Échanger avec les équipes métier<br/> ? Comprendre leurs objectifs et problématiques<br/> ? Établir et formaliser des KPI<br/> ? Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs<br/> ? S?assurer que la donnée produite correspond à un usage concret<br/> Data & technique<br/> ? Intervenir sur un environnement Microsoft Azure<br/> ? Travailler sur Microsoft Fabric<br/> ? Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool)<br/> ? Exploiter la donnée via SQL et Python<br/> ? Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données<br/> ? Participer à la mise en production et à l?industrialisation<br/> ? Documenter les modèles, transformations et KPI<br/> ---<br/> Environnement technique<br/> ? Cloud : Microsoft Azure<br/> ? Plateforme data : Microsoft Fabric<br/> ? Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool)<br/> ? Langages : SQL, Python<br/> ? Collaboration étroite avec équipes data et métier<br/> ---<br/> Profil recherché<br/> ? Data Engineer confirmé<br/> ? À l?aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier<br/> ? Capable d?établir des KPI<br/> ? Bonne compréhension de l?usage et de la valorisation de la donnée<br/> ? Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool)<br/> ? Expérience sur Microsoft Fabric<br/> ? Solide niveau en SQL<br/> ? Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique<br/> ---<br/> <br/> Qualités attendues<br/> ? Bon communicant<br/> ? Capacité à vulgariser la donnée<br/> ? Sens du service et du collectif<br/> ? Approche orientée valeur métier<br/> ? Capacité à s?intégrer dans une équipe existante<br/> <br/> Data Engineer confirmé<br/> <br/> <br/> Solide expérience sur Microsoft Azure et les environnements data cloud<br/> <br/> <br/> Maîtrise de dbt (Data Build Tool) pour la transformation, la modélisation et la structuration de la donnée<br/> <br/> <br/> Expérience sur Microsoft Fabric<br/> <br/> <br/> Très bon niveau en SQL (exploitation, transformation, modélisation des données)<br/> <br/> <br/> Bon niveau en Python<br/> <br/> <br/> Capacité avérée à établir des KPI à partir des besoins métier<br/> <br/> <br/> Forte compréhension des enjeux et processus métier<br/> <br/> <br/> Capable d?expliquer, formaliser et justifier les règles de calcul des indicateurs<br/> <br/> <br/> À l?aise dans un rôle d?interface entre les équipes data et les équipes métier<br/> <br/> <br/> Habitué à travailler en collaboration avec une équipe data existante<br/> <br/> <br/> <br/> Qualités attendues<br/> <br/> Excellent communicant, à l?aise avec des interlocuteurs non techniques<br/> <br/> <br/> Capacité à vulgariser la donnée et les concepts data<br/> <br/> <br/> Esprit collaboratif, sens du collectif<br/> <br/> <br/> Approche pragmatique et orientée valeur métier<br/> <br/> <br/> Sens du service et capacité d?intégration rapide<br/> <br/> <br/> <br/>