Analytics Engineer

L’Analytics Engineer est l’opérationnel du Data Office sur la chaîne analytique. Il transforme les données mises à disposition sur la Data Platform en données fiables, structurées et directement exploitables par les métiers.  Il prend en charge les transformations analytiques, la modélisation des données et des modèles sémantiques, la définition des indicateurs ainsi que la production des restitutions et tableaux de bord associés. Il veille à la qualité, à la cohérence, à la performance et à la documentation des données et modèles mis à disposition.  Il est un partenaire direct des métiers et traduit leurs besoins en solutions analytiques robustes, réutilisables et industrialisées, dans le respect des orientations, standards et principes définis par le Data Office.  Missions  1. Transformation et préparation des données  Développer et maintenir les transformations nécessaires à la structuration des données à des fins analytiques, à partir des données à disposition sur la Data Platform et dans le respect des standards définis par le Data Office.  Garantir la fiabilité, la robustesse et la performance des traitements nécessaires à la mise à disposition des produits data.  Identifier et corriger les anomalies de données susceptibles d’impacter les usages analytiques.  2. Conception et modélisation des produits data  Concevoir et maintenir les modèles analytiques et sémantiques constituant les produits data, en cohérence avec les orientations techniques définies par le Data Office.  Définir les mesures, KPIs, hiérarchies et règles de calcul en collaboration avec les métiers afin de répondre aux besoins analytiques.  Garantir la cohérence, la performance, la documentation et la réutilisabilité des produits data et de leurs composants.  3. BI & Restitution  Concevoir, développer et maintenir les restitutions et tableaux de bord, notamment dans Power BI, à partir des produits data et modèles sémantiques mis à disposition.  Traduire les besoins métiers en restitutions claires, pertinentes et fiables, en veillant à la bonne compréhension et à l’usage des indicateurs.  Garantir la cohérence des indicateurs, des règles de gestion et des visualisations dans les différents reportings et produits analytiques.    4. Data Quality et Gouvernance Opérationnelle  Mettre en œuvre les contrôles permettant de garantir la qualité des données, des modèles et des indicateurs.  Renseigner et maintenir le lineage, la documentation, les dictionnaires et le glossaire métier.  Identifier et remonter les anomalies et contribuer à l’application des standards de gouvernance définis par le Data Office.  5. Interaction métier  Être le point de contact opérationnel des équipes métier sur les sujets analytiques et BI.  Recueillir, challenger et traduire les besoins métiers en solutions analytiques adaptées.  Accompagner les…