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Ingénieur Data Analytics H/F
Segula Technologies recherche un Ingénieur Data Analytics pour industrialiser la transformation et la modélisation des données à Paris. Le poste couvre les pipelines Data, la qualité et la gouvernance des données, ainsi que les solutions destinées aux dashboards, analyses et modèles d’intelligence artificielle.
Repères sur Segula Technologies
- Domaine officiel
- segulatechnologies.com
- Offres ouvertes
- 958
Détails de l’offre
La description complète publiée par Segula Technologies.
Description de l’offre
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, assurer 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.
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