Data Analyst Confirmé·eSOYHUCE | a JAKALA Company
Critères de l'offre
Métiers :
- Data analyst (H/F)
Expérience min :
- 3 à 20 ans
Secteur :
- Informatique, Internet, Télécoms, Conseil en informatique
Diplômes :
- Diplôme de grande école d'ingénieur
Compétences :
- Anglais
Lieux :
- Paris 09 (75)
Conditions :
- CDI
- Temps Plein
- Télétravail occasionnel accepté
L'entreprise : SOYHUCE | a JAKALA Company
SoyHuCe - Le centre d’excellence opérationnel en Data / IA et Web de JAKALA France
Les équipes SoyHuCe combinent les expertises nécessaires à la création de solution data clé-en-main : collecte, traitement, analyse, algorithmie, exploitation, intégration et UX/UI.
Elles répondent ainsi à des cas d’usage variés, dans de multiples secteurs : retail, énergie, loisirs, industrie, assurance, secteur publique, santé….
En pratique elles sont principalement basées à Paris et Caen et s’organisent en 3 tribus :
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Le Data Lab : expertise en Algorithmie, Data Science & IA avec capacité d’industrialisation ; en lead sur les projets R&D
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La Digital Factory : intégration des innovations dans des solutions web / app et mise à l’échelle auprès des utilisateurs
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Le Customer Success : accompagnement fonctionnel et gestion de projets
En interne, toutes les initiatives sont valorisées : les idées, les avancées techniques et la montée en compétences, le tout dans une ambiance challengeante et bienveillante.
Opportunités de carrière stimulantes
Rejoindre JAKALA en France, c’est bénéficier du meilleur des deux mondes : l’agilité et l’impact d’une scale-up, tout en s’appuyant sur la solidité d’un leader européen. Vous aurez l’opportunité de travailler sur des projets ambitieux et innovants, aux côtés d’experts reconnus, avec l’appui de partenariats technologiques de premier plan.
Les valeurs qui guident les #Jakalers
Embrace Data – Make it count – Grow Together – Deliver our best – Be Purpose Driven
Nous sommes engagés ! Pour le bien-être de chacun, pour construire des relations durables avec nos écosystèmes, pour enrichir et partager nos expertises.
Engagés dans l'inclusion des personnes en situation de handicap, en garantissant des conditions de travail adaptées et accessibles à tous.
Engagés pour le bien-être au travail, nous sommes convaincus que des équipes épanouies, dans un environnement respectueux et équilibré, sont la clé de la réuissite.
Description du poste
Au sein de notre DataLab, tu travailles en collaboration avec nos Data Scientists, Data Engineer, Ops (Data & ML) et Chefs de Projet.
Tu assures en autonomie les missions suivantes dans le cadre de nos réalisations pour nos clients grands comptes :
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l’analyse des besoins fonctionnels et de leurs retranscriptions techniques pour les Data Engineers
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l’analyse des données dans un écosystème cloud
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la garantie de la qualité des données sur l’ensemble de la chaîne de traitement
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la mise en place de modèles de données au sein d’un entrepôt de données en fonction des KPIs définis
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l’orchestration des mises à jour des données au sein de l’entrepôt de données
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la réalisation et la maintenance de dashboards BI
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la production des analyses des données existantes
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la production des analyses de validation des règles métiers
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la définition des règles de contrôle qualité à développer
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le développement des rapports de mesures des règles
Environnement technique :
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Cloud : AWS, GCP, Azure
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Entrepôt de données : Snowflake, BigQuery, Azure Data Explorer, Delta lake …
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Langages : SQL, Python
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Data visualisation : Tableau, Power BI
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Orchestrateurs : DBT, Azure Datafactory, Event Cloud Watch, …
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Outil de versionning : Git
Description du profil
De formation Ingénieur en Data Ingénierie ou Data Science, tu justifies d’une expérience significative à un poste similaire d’au moins 3 ans.
D’un naturel curieux et créatif, tu aimes évoluer dans un environnement innovant et challengeant.
Tu es un·e bon·ne communicant·e et possédes une vraie culture de services et de succès client
Tu es rigoureux·euse, ouvert·e, très curieux·euse et adore explorer et éprouver des nouvelles technologies
Tu es passionné·e par ton métier, aimes le partager, même à des personnes qui ne le connaissent pas.
Anglais courant apprécié.