Analytics Engineer Confirmé / Senior - Nantes (44) (IT)

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, un acteur majeur du secteur des transports recherche deux Analytics Engineers confirmés/seniors afin d'accompagner le développement et la valorisation de sa plateforme Data. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire intervenant sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, transformation, modélisation, restitution et gouvernance. Les projets concernent de nombreux domaines métiers (finance, RH, maintenance, exploitation, patrimoine, etc.) et s'appuient sur une plateforme Data moderne hébergeant plusieurs dizaines de téraoctets de données. Au sein de l'équipe Data, vous serez amené(e) à : Comprendre les besoins métiers et les traduire en solutions analytiques. Identifier, intégrer et transformer des données issues de sources multiples. Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux usages métiers. Développer et industrialiser des pipelines de données performants. Concevoir des tableaux de bord décisionnels sous Power BI. Développer des applications Power Apps intégrées aux processus métiers. Garantir la qualité, la documentation et la traçabilité des développements. Collaborer étroitement avec les équipes Data, Infrastructure et les interlocuteurs métiers. Profil candidat: Nous recherchons un(e) consultant(e) capable d'évoluer à l'interface entre les métiers et la technique, avec une forte culture Data Engineering et Analytics. Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, votre rigueur, votre capacité d'analyse, votre sens de la communication et votre aptitude à proposer des solutions pragmatiques répondant aux enjeux métiers. IndispensablesExpérience confirmée en Python, PySpark et SQL (3 ans minimum). Très bonne maîtrise de Power BI et du langage DAX. Expérience sur Power Apps. Bonne maîtrise de Microsoft Azure, Databricks et Azure Data Factory. Expérience dans le développement de pipelines de données (ETL/ELT). Connaissance des modèles de données décisionnels (modèle en étoile?). Maîtrise de Git et des bonnes pratiques DevOps. Expérience des environnements Agile Scrum. AppréciéesDataGalaxy ou autre outil de gouvernance Data. Jira / Confluence. Expérience de documentation technique et de suivi de la qualité des données.