En un coup d'œil
- Missions: Piloter la migration vers le Cloud et concevoir des tableaux de bord décisionnels.
- Entreprise: Entreprise innovante spécialisée dans l'analyse de données.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec de réelles perspectives d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez les décisions RH avec vos compétences en data.
- Qualifications: Expertise en Data engineering et maîtrise de Power BI et GCP.
Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.
Nous sommes à la recherche d'un(e) Analytics Engineer pour renforcer l'équipe People Report et piloter la migration vers le Cloud.
Vos missions
Migration & Reverse Engineering : Analyser le legacy (SAP Hana) et assurer la transition des flux de données et du corpus de reporting Power BI vers l'écosystème cible Google Cloud Platform (GCP).
Cadrage & Nouveaux Usages : Recueillir et cadrer les besoins de la direction RH pour concevoir de nouveaux indicateurs et tableaux de bord décisionnels (effectifs, masse salariale, recrutements, etc.).
Expertise BI & Modélisation : Concevoir les modèles de données optimisés, rédiger des mesures complexes en DAX, garantir la sécurité (RLS) et optimiser les performances end-to-end sous Power BI.
Industrialisation & Collaboration : Développer les pipelines de transformation (Big Query, Dataform), appliquer les standards de versioning (Git) et faire le pont entre les équipes techniques (IT) et les métiers RH.
Profil candidat: Votre profil
Profil combinant une solide expertise technique (Data engineering) et un fort sens business (Data analysis).
Maîtrise avancée de Power BI (DAX, Power Query, RLS) et de l'écosystème GCP / Big Query / Dataform.
Solides compétences en SQL et connaissance indispensable de SAP Hana pour appréhender l'existant.
Appétence pour les enjeux RH, grande rigueur, discrétion face au traitement de données sensibles et excellentes qualités relationnelles.
Analytics Engineer / Data Engineer Senior (F/H) employeur : Mosofty
Rejoindre notre équipe en tant que Développeur RECAT - Java - IA, c'est intégrer une entreprise qui valorise l'autonomie et la polyvalence. Nous offrons un environnement de travail collaboratif où chaque membre peut contribuer à des projets innovants intégrant l'intelligence artificielle, tout en bénéficiant d'opportunités de développement professionnel et d'une culture d'entreprise axée sur l'apprentissage continu. Située dans un cadre dynamique, notre entreprise favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée de travail à la fois enrichissante et agréable.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Analytics Engineer / Data Engineer Senior (F/H)
✨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 Mosofty
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Mosofty. 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 Analytics Engineer / Data Engineer Senior (F/H)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Mosofty, 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 Mosofty 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 Mosofty. 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 Mosofty
✨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 Mosofty et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
