- Analyser les besoins métiers et les cas d'usage pour en extraire les objets métiers et leurs relations dans le but de concevoir des modèles de données adaptés aux environnements décisionnels - Documenter les modèles de données de manière claire et structurée - Garantir la cohérence et la pérennité du modèle de données dans le temps - Participer à l'intégration des modèles dans les outils connexes de l'entrepôt de données : processus d'alimentation ETL et restitutions (Semarchy / Spotfire) - Assurer la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données modélisées - Collaborer avec les équipes métiers pour valider les choix de modélisation et s'assurer de leur bonne compréhension - Connaissance des bonnes pratiques de modélisation pour les entrepôts de données et les systèmes décisionnels - Maîtrise avancée des techniques de modélisation dimensionnelle, notamment la modélisation en étoile et en flocon - Maîtrise avancée du SQL pour l'analyse et la validation des modèles - Capacité à formaliser et documenter clairement les modèles - Maitrises d'utilisation d'ETL et du langage python appréciées - Expérience confirmée (minimum 5 ans) à ce même poste - Formation supérieure en informatique (Bac +5), en data management ou en modélisation (école d'ingénieur, université ou équivalent) Le poste requiert un esprit d'analyse, une grande rigueur et un sens aigu du détail. Le candidat devra faire preuve d'autonomie dans la structuration d'une démarche de modélisation, tout en étant capable de travailler en équipe pluridisciplinaire dans un environnement Agile (SAFe). Un bon relationnel est indispensable pour interagir avec différents interlocuteurs métiers, collecter et formaliser leurs besoins, ainsi qu'une capacité à vulgariser les concepts techniques avec clarté et synthèse.