Ingénieur Data Analytics H/F

Segula Technologies; Paris; Hybrid; EUR 65,000 - 95,000; Full time

Job summary

Segula Technologies envisage un Analytics Engineer au sein de l'équipe Data Digital In Store pour concevoir, développer et industrialiser les solutions de transformation et de modélisation des données destinées à améliorer la performance opérationnelle.

Vous garantissez des données fiables et exploitables pour alimenter les tableaux de bord, les analyses métiers et les modèles IA, avec un focus sur la Supply Chain et la Production, dans un cadre Agile et une collaboration étroite avec les Data

Qualifications

• Expérience en transformation et modélisation de données et en intégration de sources variées.
• Connaissance des dashboards, analyses métier et modèles IA.
• Capacité à travailler en équipe et à évoluer dans un cadre Agile.

Responsibilities

• Industrialisation des pipelines Data : concevoir, automatiser et optimiser les pipelines de transformation des données pour les besoins analytiques, les dashboards et les modèles IA.
• Modélisation des données : construire et maintenir les modèles de données et la couche sémantique des domaines métiers Supply Chain et Production.
• Architecture et stratégie technique : contribuer à la définition et à l'évolution de la stack Data, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité des solutions.
• Qualité et gouvernance des données : mettre en place les contrôles de qualité, assurer traçabilité Data Lineage, la documentation et la gouvernance des datasets.
• Optimisation des solutions existantes : maintenir, faire évoluer et repenser les datasets et pipelines afin de répondre à de nouveaux cas d'usage métiers.
• Collaboration et amélioration continue : travailler avec les Data Engineers, Data Analysts, équipes métiers et communautés techniques, dans un environnement Agile (Scrum / Kanban)

Skills

Pipelines de données

Modélisation des données

Couche sémantique

Architecture technique

Qualité et gouvernance des données

CI/CD et déploiement

Agile (Scrum/Kanban)

Job description

Concevoir, développer et industrialiser les solutions de transformation et de modélisation des données destinées à améliorer la performance opérationnelle.

Au sein de l'équipe Data Digital In Store, l'Analytics Engineer garantit la disponibilité de données fiables, structurées et exploitables pour alimenter les tableaux de bord, les analyses métiers, les modèles d'intelligence artificielle et les outils d'aide à la décision.

Son objectif est de transformer les données en véritables leviers d'efficacité pour les collaborateurs, notamment sur les domaines Supply Chain et Production.

PRINCIPALES RESPONSABILITÉS:

• Industrialisation des pipelines Data : concevoir, automatiser et optimiser les pipelines de transformation des données pour les besoins analytiques, les dashboards et les modèles IA.
• Modélisation des données : construire et maintenir les modèles de données et la couche sémantique Semantic Layer des domaines métiers Supply Chain et Production.
• Architecture et stratégie technique : contribuer à la définition et à l'évolution de la stack Data, en garantissant la performance, la scalabilité et la fiabilité des solutions.
• Qualité et gouvernance des données : mettre en place les contrôles de qualité, assure la traçabilité Data Lineage, la documentation et la gouvernance des datasets.
• Optimisation des solutions existantes : maintenir, faire évoluer et repenser les datasets et pipelines afin de répondre à de nouveaux cas d'usage métiers.
• Collaboration et amélioration continue : travailler avec les Data Engineers, Data Analysts, équipes métiers et communautés techniques, dans un environnement Agile (Scrum / Kanban)

LIVRABLES ET RÉSULTATS ATTENDUS:

• Pipelines de transformation de données automatisés et industrialisés.
• Modèles de données dimensionnels et couches sémantiques métier.
• Datasets fiables, documentés et réutilisables.
• Tests et dispositifs de contrôle de qualité des données.
• Workflows d'orchestration et processus de déploiement CI/CD.
• Documentation technique, traçabilité et suivi des performances.
• Solutions Data optimisées pour les dashboards, analyses et modèles IA.