Contexte du poste :
- Intitulé : Data Analytics Engineer (K10066)
- Lieu : Bruxelles
Une organisation du secteur public met au point une plateforme de données hybride qui associe un Enterprise Data Warehouse on-premises à une plateforme de données Microsoft Fabric basée dans le cloud. Le composant cloud suit une architecture medallion, tandis que l’EDW repose sur des structures DataVault2.0. En tant que Data Analytics Engineer senior, vous analyserez et modéliserez les données, développerez des pipelines ETL et assurerez le support du reporting Power BI alimenté par un large éventail de systèmes sources, à l’aide de SQL et de dbt.
La mission
Le paysage technique comprend un EDW on-premises modélisé selon la méthodologie Data Vault et un MDP basé dans le cloud. Le travail couvre la migration de données entre différents systèmes sources, le mapping des sources, la transformation et l’ingestion dans les deux environnements. Des modèles cohérents et des pipelines traçables constituent une base commune pour le reporting et l’analytics à l’échelle de l’entreprise.
Au quotidien, vous prenez en charge l’analyse des données, la modélisation dimensionnelle, le développement de pipelines, l’orchestration des workflows, l’assurance qualité et l’optimisation des performances. Vous utiliserez dbt avec SQL et Jinja, Python lorsque c’est pertinent, DAX pour la logique analytique et Azure DevOps dans le cadre d’une approche Agile de livraison. Votre travail fait le lien entre la conception du data warehouse et la définition des KPI, d’une part, et les modèles sémantiques et rapports Power BI, d’autre part.
Vos responsabilités
- Concevoir et maintenir des pipelines ETL robustes qui ingèrent de manière fiable des données provenant de plusieurs systèmes sources dans l’EDW et le MDP.
- Cartographier les structures sources et mener à bien la migration des données entre différents systèmes sources, afin de produire des datasets cohérents et exploitables.
- Appliquer la modélisation dimensionnelle Kimball et DataVault2.0 afin de créer des structures de data warehouse et d’analyse faciles à maintenir.
- Développer et optimiser des transformations dbt avec SQL et Jinja, en utilisant Python lorsque cela améliore l’automatisation ou la maintenabilité.
- Définir et implémenter les KPI pertinents dans les datasets et les rapports Power BI, ainsi que dans les mesures DAX, sur la base des besoins de reporting identifiés.
- Surveiller la qualité des données et les performances des pipelines, et résoudre les problèmes via Azure DevOps et les pratiques de livraison Agile.
Votre profil
Compétences essentielles
- Vous disposez d’une expérience récente, avérée et concrète en tant que business analyst Power BI et Analytics Engineer, couvrant l’analyse, la modélisation, les pipelines et le reporting.
- Vous maîtrisez la modélisation dimensionnelle Kimball dans un Enterprise Data Warehouse, ainsi que DataVault2.0, le mapping des données et la migration de données pour des systèmes de data warehouse.
- Vous travaillez couramment avec SQL, dbt, Jinja et Python pour concevoir, tester et maintenir des pipelines ETL et des transformations.
- Vous utilisez Microsoft Fabric et Databricks dans des environnements de données on-premises et cloud, et comprenez l’architecture medallion.
- Vous concevez des rapports Power BI et des modèles sémantiques avec DAX, et déterminez quels KPI sont pertinents pour des besoins de reporting spécifiques avant de les implémenter.
- Vous travaillez de manière pragmatique avec Azure DevOps et les pratiques Agile, en communiquant clairement avec les parties prenantes techniques et non techniques.
- Vous possédez les certifications pertinentes ou des connaissances équivalentes acquises par la pratique, notamment Fabric Analytics Engineer Associate, Microsoft Power BI Data Analyst, Azure Fundamentals, Collibra Data Steward Learning Path, dbt Fundamentals et Scrum PO.
Formation
- Diplôme de master ou expérience professionnelle équivalente dans une discipline pertinente.