Consultant senior data & ai platform specialist (h/f) : data architecture, fabric

gamme solutions; Paris; Presencial; EUR 65.000 - 95.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

gamme solutions recherche un Consultant Senior Data & AI pour accompagner l'évolution d'une plateforme Data & Analytics basée sur Microsoft Fabric et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle. Vous analyserez les besoins métiers, concevrez des solutions Data & BI et développer des KPI et reportings avec Power BI.

Le rôle impliquera l'identification et l'implémentation de cas d'usage IA (Copilot, Claude AI), ainsi que l'amélioration de la qualité, la gouvernance et l'architecture des

Formación

• Analyser les besoins métiers et concevoir des solutions Data & BI.
• Développer des modèles de données, KPI et reportings Power BI.
• Identifier et implémenter des cas d'usage IA (Copilot, Claude AI).
• Améliorer la qualité, la gouvernance et l'architecture des données.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques.

Responsabilidades

• Analyser les besoins métiers et concevoir des solutions Data & BI.
• Développer des modèles de données, KPI et reportings Power BI.
• Identifier et implémenter des cas d'usage IA (Copilot, Claude AI).
• Améliorer la qualité, la gouvernance et l'architecture des données.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques.

Conocimientos

Analyse métier

Conception Data & BI

Modèles de données

KPI

Reporting Power BI

Herramientas

Microsoft Fabric

Copilot

Claude AI

Descripción del empleo

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un Consultant Senior Data & AI pour accompagner l'évolution d'une plateforme Data & Analytics basée sur Microsoft Fabric et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle.

Le consultant interviendra notamment sur les missions suivantes :

• Analyser les besoins métiers et concevoir des solutions Data & BI.
• Développer des modèles de données, KPI et reportings Power BI.
• Identifier et implémenter des cas d'usage IA (Copilot, Claude AI).
• Améliorer la qualité, la gouvernance et l'architecture des données.
• Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques.

Environnement technique : data fabric, IA generative.