En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des solutions analytiques sur Microsoft Fabric et Azure pour des projets clients innovants.
- Entreprise: Talan, un groupe international leader en transformation Data & IA.
- Avantages: Environnement dynamique, opportunités de carrière, et processus de recrutement rapide.
- Autres infos: Partage de connaissances et formation continue au sein de l'équipe.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe d'experts et impactez des projets à fort enjeu.
- Qualifications: Diplôme Bac+5 en data ou informatique et 5 ans d'expérience en BI ou Data Engineering.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Rejoignez le Pôle Cloud Data Platform en tant que Data Analytics Engineer senior et pilotez des plateformes Microsoft Fabric et Azure au cœur de projets clients à forts enjeux analytiques. Vous maîtrisez toute la chaîne de valeur de la donnée — de la transformation jusqu’à l’exposition sémantique et la visualisation — et concevez des solutions Fabric robustes et performantes, dont vous garantissez la fiabilité jusqu’en production. Votre impact va bien au-delà de la technique : vous incarnez l’exigence par la qualité de vos modèles et livrables, tranchez avec discernement dans les contextes les plus complexes, et élevez le collectif grâce à une communication transverse et une exigence constante d’amélioration continue.
Au sein d’équipes projets, vous serez en charge des missions suivantes :
- Modélisation & Analytics : Concevoir et maintenir des modèles sémantiques Fabric (Power BI semantic model) en mode Direct Lake ou Import selon les contraintes de performance. Implémenter la Gold Layer dans Fabric (Lakehouse ou Warehouse) et les modèles dimensionnels (star schema). Concevoir et opérer des pipelines de transformation dans Fabric : dbt Fabric, Dataflows Gen2, notebooks Spark ou Fabric Data Factory. Détecter et résoudre les problèmes de performance DAX et SQL (VertiPaq Analyzer, DAX Studio). Appliquer les pratiques CI/CD Fabric (Git Integration, Deployment Pipelines) et gérer les accès (RLS / OLS).
- Delivery & Engagement Client : Assurer l’ownership de ses périmètres analytiques en production. Superviser, diagnostiquer et corriger les incidents de manière durable. Accompagner les équipes (partage de connaissances, revues de code, revues de modèles DAX). Participer à la capitalisation et à l’amélioration continue de la practice.
VOTRE ROLE CHEZ TALAN : Benchmark de solutions et conseil auprès de nos clients sur les solutions technologiques à adopter, en lien avec leurs besoins. Réalisation de POC (Proof Of Concept). Participation à des projets internes et partage de connaissances au sein de nos équipes. Partage de connaissances et formations internes.
Qualifications : Bac+5 en école d'ingénieur, université ou formation équivalente, avec spécialisation data, informatique ou mathématiques appliquées. Au moins 5 ans d'expérience confirmée en Business Intelligence ou Data Engineering, dont une expérience significative sur Microsoft Fabric ou Power BI en environnement de production.
Compétences Clés : Maîtrise de la chaîne décisionnelle moderne (modélisation, alimentation, restitution) transposée aux environnements Fabric. Capacité à appréhender rapidement des contextes métiers complexes et à encadrer des développeurs Power BI. Aisance à animer des ateliers métiers et former les utilisateurs aux bonnes pratiques Fabric/Power BI.
Environnement Technique : Plateforme : Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouse, Warehouse, Dataflows Gen2, Power BI), Azure. Langages & frameworks : SQL, DAX, Python, dbt, Spark. DataOps & gouvernance : Git Integration, Deployment Pipelines, VertiPaq Analyzer, DAX Studio.
Certifications : PL-300 – Microsoft Power BI Data Analyst → Requise. DP-600 – Fabric Analytics Engineer Associate → Requise. DP-203 – Azure Data Engineer Associate → Recommandée.
Atouts Complémentaires : Maîtrise avancée de GenAI/Copilot pour accélérer la génération DAX/SQL/dbt. Expérience confirmée de migration BI vers Fabric (SSAS, Synapse, solutions legacy).
PROCESS RECRUTEMENT : L’équipe recrutement s’engage à vous proposer un processus de recrutement rapide et fluide : 1 entretien RH par Teams (45min), 1 test technique, 1 entretien opérationnel avec le responsable de domaine, au siège (1heure), 1 entretien avec le directeur de pôle, au siège (1heure).
Data Analytics Engineer - H/F - CDI employeur : Talan
Coexya est un employeur de choix, offrant un environnement de travail bienveillant et inclusif, où le respect, l'engagement et le partage sont au cœur de sa culture d'entreprise. Avec des opportunités de croissance professionnelle et une forte implication dans des projets à impact sociétal, vous aurez la chance de contribuer à la mobilité urbaine intelligente tout en bénéficiant d'une rémunération compétitive et d'un cadre de travail dynamique à Lyon. Rejoindre Coexya, c'est s'engager dans une aventure professionnelle enrichissante au sein d'une équipe experte et passionnée par l'innovation et le développement durable.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Analytics Engineer - H/F - CDI
✨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 Talan
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Talan. 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 Data Analytics Engineer - H/F - CDI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Talan, 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 Talan 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 Talan. 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 Talan
✨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 Talan et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
