Ingénieur Data H/F - 29

Dans le cadre de l'évolution de ses enjeux Data, j'accompagne un client leader sur son marché, reconnu pour ses projets innovants et sa dynamique de transformation, dans le recrutement de son/sa futur(e) Ingénieur(e) Data.

Rattaché(e) au Responsable Qualité et Méthodes, vous jouerez un rôle central dans la valorisation des données et l'accompagnement des équipes métier. Votre expertise permettra de transformer les données en leviers de décision, tout en garantissant la performance et la fiabilité de l'architecture Data.

Vos missions :

- Concevoir et déployer l'architecture Data sur GCP, en collaboration avec les équipes internes, dans le respect des standards et bonnes pratiques du secteur.
- Intégrer, transformer et modéliser les données pour répondre aux usages analytiques de l'entreprise et de ses partenaires.
- Développer et maintenir les dashboards et reportings sur Looker Studio, en fournissant des outils de pilotage clairs et pertinents.
- Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données exposées.
- Assurer une veille technologique active afin d'anticiper les évolutions et innovations du domaine.

Vous avez un vraie curiosité des metiers.

Vous maitrisez Python, SQL, GCP et Jira

Vous aimez échanger et savez vulgariser vos résultats p pour échanger sur vos dashboards.

Rejoignez cette belle entreprise et ses projets passionnants !

Nous recherchons un talent autonome et pragmatique, capable d'exploiter des données pour identifier, analyser et résoudre des problèmes de manière rigoureuse. Votre force de proposition, alliée à un sens aigu de l'écoute et du discernement, vous permettra d'élaborer des plans d'actions fiables et d'assurer une exécution méthodique et réactive.

Avant d'optimiser un flux, il faut optimiser l'information qui le pilote.

Envie de rejoindre un acteur leader sur son marché et de travailler sur des projets Data vraiment innovants ?
Mon client renforce son équipe et ouvre un poste d'Ingénieur(e) Data avec un rôle clé dans la valorisation et la fiabilité des données.