En un coup d'œil
- Missions: Modéliser et transformer des données pour des décisions éclairées dans le retail.
- Entreprise: Agence dynamique à Lille, spécialisée en Data et BI.
- Avantages: Environnement collaboratif, évolution rapide et projets innovants.
- Autres infos: Rejoignez une équipe passionnée par l'innovation et la BI augmentée.
- Pourquoi ce job: Impactez la transformation des usages Data avec des technologies de pointe.
- Qualifications: Expérience en Analytics Engineering et maîtrise de SQL et dbt.
Le salaire estimé est compris entre 57150 - 69850 € par an.
Dans le cadre du développement de notre agence lilloise, nous recherchons un Senior Analytics Engineer / BI Transformation. Vous interviendrez en mission longue auprès d’acteurs majeur du retail, au sein d’une équipe Data dédiée aux enjeux liés à l’industrie et à la production.
Dans un contexte d’évolution profonde des usages de la BI, l’objectif n’est plus uniquement de construire des tableaux de bord permettant d’analyser le passé. La mission consiste à structurer une donnée fiable et exploitable, puis à imaginer de nouvelles formes de restitution capables de faciliter la prise de décision.
Vos principales missions seront les suivantes :
- Modéliser, structurer et transformer les données pour les rendre fiables et directement exploitables.
- Concevoir et maintenir des modèles de données robustes et industrialisés.
- Développer et faire évoluer les transformations avec SQL et dbt.
- Contribuer à l’évolution des pratiques Analytics Engineering au sein de l’équipe.
- Comprendre les besoins des métiers de l’industrie et les traduire en solutions Data pertinentes.
- Challenger les demandes plutôt que d’exécuter uniquement un cahier des charges.
- Faire évoluer les restitutions vers davantage d’insights et d’aide à la décision.
- Proposer et expérimenter de nouveaux usages autour de la Data, de la BI augmentée et de l’IA.
- Accompagner les métiers dans l’appropriation de nouveaux outils et de nouvelles manières d’exploiter les données.
- Contribuer activement à la réflexion sur la valeur ajoutée future de l’équipe Data.
L’environnement technique comprend notamment SQL, dbt et des outils de datavisualisation tels que Tableau. Leur maîtrise est utile pour comprendre et faire évoluer l’existant, mais le poste n’est pas centré sur la seule production de dashboards.
Nous recherchons avant tout un profil hybride, à la croisée de l’Analytics Engineering, de la BI et du conseil. Vous disposez idéalement d’au moins cinq années d’expérience dans des fonctions d’Analytics Engineer, BI Engineer, Data Analytics Engineer ou consultant Data.
Vous vous reconnaissez dans les éléments suivants :
- Vous maîtrisez SQL et possédez une expérience concrète de dbt.
- Vous êtes solide en modélisation, transformation et industrialisation des données.
- Vous comprenez les principes d’architecture et de circulation de la donnée.
- Vous possédez une bonne culture BI.
- Vous savez recueillir un besoin métier, le reformuler et en challenger la pertinence.
- Vous êtes capable de proposer une solution adaptée au problème rencontré, au-delà de la demande initialement exprimée.
- Vous aimez rester opérationnel et mettre les mains dans les sujets techniques.
- Vous vous intéressez aux nouveaux usages de la BI, de l’Analytics et de l’IA.
- Vous savez raconter la donnée et rendre vos analyses compréhensibles et actionnables.
- Vous êtes curieux, créatif, assertif et force de proposition.
- Vous aimez tester, apprendre et progresser dans un environnement où les outils et les pratiques évoluent rapidement.
- Vous appréciez le travail collectif et savez embarquer des interlocuteurs techniques comme métier.
Nous serons particulièrement attentifs à vos réalisations concrètes, à votre capacité à comprendre les enjeux métier et à votre envie de participer activement à la transformation des usages Data.
Senior Analytics Engineer / BI Transformation Consultant (H/F) employeur : Cenova
Cenova est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la créativité sont au cœur de chaque projet. En tant que Chef de Projet Data/BI Senior, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel dans le secteur du Luxe et du Retail, tout en profitant de la flexibilité du télétravail qui favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre Cenova, c'est intégrer une équipe passionnée par la transformation digitale et bénéficier d'une culture d'entreprise axée sur la réussite collective et l'épanouissement personnel.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Analytics Engineer / BI Transformation Consultant (H/F)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Cenova
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Cenova. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Analytics Engineer / BI Transformation Consultant (H/F)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Cenova, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Cenova que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Cenova. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Cenova
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Cenova et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
