Data Analytics Engineer - H/F - CDI

Cloudspirit; Paris; Hybrid; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

Le groupe Talan recherche un Data Analytics Engineer senior pour piloter des plateformes Microsoft Fabric et Azure au cœur de projets clients à forts enjeux analytiques.

Vous maîtrisez toute la chaîne de valeur de la donnée — de la transformation jusqu’à l’exposition sémantique et la visualisation — et concevez des solutions Fabric robustes et performantes, dont vous garantissez la fiabilité jusqu’en production.

Qualifications

• Bac+5 en ingénierie, informatique ou mathématiques appliquées.
• 5+ ans d'expérience en Business Intelligence ou Data Engineering.
• Expérience sur Microsoft Fabric ou Power BI en production.

Responsibilities

• Concevoir et maintenir des modèles Fabric (Power BI semantic model) en Direct Lake ou Import selon les contraintes de performance.
• Implémenter la Gold Layer dans Fabric (Lakehouse ou Warehouse) et les modèles dimensionnels (star schema).
• Concevoir et opérer des pipelines de transformation dans Fabric : dbt Fabric, Dataflows Gen2, notebooks Spark ou Fabric Data Factory.
• Détecter et résoudre les problèmes de performance DAX et SQL (VertiPaq Analyzer, DAX Studio).
• Appliquer les pratiques CI/CD Fabric (Git Integration, Deployment Pipelines) et gérer les accès (RLS / OLS).
• Assurer l’ownership de ses périmètres analytiques en production.

Skills

Power BI

Microsoft Fabric

Data analytics

Team leadership

Education

Bac+5 en ingénierie ou équivalent

Tools

dbt Fabric

Git Integration

Power BI

Fabric Data Factory

Job description

Fondé en France, Talan est aujourd’hui un groupe international qui accompagne ses clients dans leur transformationData & IA,de bout en bout, en combinant conseilen managementetexpertise technologique.

Avecplus de 6000collaborateurs sur 5 continents, nous accélérons les transformations de nos clients à travers des partenariats de long terme,en créant un impact mesurable et durable.

Notre proposition de valeur repose sur un écosystème d’innovation structuré : 2 500 experts Data&IA, des solutions propriétaires construites sur des modèles avancés et un laboratoire de rechercheappliquée, de développement expérimental et d’innovation.

Nous traduisons l’innovation technologique en avantage concurrentiel depuis plus de 20 ansdans des secteurs stratégiques : banques et services financiers, énergie, transport et mobilité, luxe et distribution, santé.

Porté par sa promesse de Positive Innovation, Talan s’impose comme un acteur de référence pour répondre à la complexité croissante des environnements économiques, technologiques et réglementaires.

Talan est une entreprise responsable, attachée à la diversité. Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des personnes en situation de handicap.

Retrouvez nos engagements RSE ici et nos actions en faveur de la diversité ici

Rejoignez le Pôle Cloud Data Platform en tant que Data Analytics Engineer senior et pilotez des plateformes Microsoft Fabric et Azure au cœur de projets clients à forts enjeux analytiques. Vous maîtrisez toute la chaîne de valeur de la donnée — de la transformation jusqu’à l’exposition sémantique et la visualisation — et concevez des solutions Fabric robustes et performantes, dont vous garantissez la fiabilité jusqu’en production.

Votre impact va bien au-delà de la technique : vous incarnez l’exigence par la qualité de vos modèles et livrables, tranchez avec discernement dans les contextes les plus complexes, et élevez le collectif grâce à une communication transverse et une exigence constante d’amélioration continue.

Au sein d’équipes projets, vous serez en charge des missions suivantes:

Modélisation & Analytics

Concevoir et maintenir des modèles sémantiques Fabric (Power BI semantic model) en mode Direct Lake ou Import selon les contraintes de performance

Implémenter la Gold Layer dans Fabric (Lakehouse ou Warehouse) et les modèles dimensionnels (star schema)

Concevoir et opérer des pipelines de transformation dans Fabric : dbt Fabric, Dataflows Gen2, notebooks Spark ou Fabric Data Factory

Détecter et résoudre les problèmes de performance DAX et SQL (VertiPaq Analyzer, DAX Studio)

Appliquer les pratiques CI/CD Fabric (Git Integration, Deployment Pipelines) et gérer les accès (RLS / OLS)

• Assurer l’ownership de ses périmètres analytiques en production
• Superviser, diagnostiquer et corriger les incidents de manière durable
• Accompagner les équipes (partage de connaissances, revues de code, revues de modèles DAX)
• Participer à la capitalisation et à l’amélioration continue de la practice
• Benchmark de solutions et conseil auprès de nos clients sur les solutions technologiques à adopter, en lien avec leurs besoins
• Réalisation de POC (Proof Of Concept)
• Participation à des projets internes et partage de connaissances au sein de nos équipes.
• Partage de connaissances et formations internes

Bac+5 en école d'ingénieur, université ou formation équivalente, avec spécialisation data, informatique ou mathématiques appliquées

Au moins 5 ans d'expérience confirmée en Business Intelligence ou Data Engineering, dont une expérience significative sur Microsoft Fabric ou Power BI en environnement de production

• Maîtrise de la chaîne décisionnelle moderne (modélisation, alimentation, restitution) transposée aux environnements Fabric
• Capacité à appréhender rapidement des contextes métiers complexes et à encadrer des développeurs Power BI
• Aisance à animer des ateliers métiers et former les utilisateurs aux bonnes pratiques Fabric/Power BI

Environnement Technique

• DataOps & gouvernance : Git Integration, Deployment Pipelines, VertiPaq Analyzer, DAX Studio

Atouts Complémentaires

• Maîtrise avancée de GenAI/Copilot pour accélérer la génération DAX/SQL/dbt
• Expérience confirmée de migration BI vers Fabric (SSAS, Synapse, solutions legacy)

L’équipe recrutement s’engage à vous proposer un processus de recrutement rapide et fluide

• 1 entretien RH par Teams (45min)
• 1 test technique
• 1 entretien opérationnel avec le responsable de domaine, au siège (1heure)
• 1 entretien avec le directeur de pôle, au siège(1heure)