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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Analyst Spark- Tableau - CDI H/F - **Company:** Groupe Alten - **Location:** Boulogne-Billancourt, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Big Data, BigQuery, Cloud Computing, Code Review, Databases, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Visualization, Data Warehousing, Github, Apache Hadoop, Python (Programming Language), NumPy, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Management of Software Versions, Data Processing, Google Cloud, Snowflake, Apache Spark, Gitlab, Git, Pandas, Pyspark, Data Management, Databricks - **Published:** August 7, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82105291.html ## About the Role Profil Recherché : Diplôme d'ingénieur, Master 2 ou équivalent en informatique, statistiques, ou data science.4 ans d'expérience minimum en analyse de données avec Python, Spark et Tableau.Maîtrise de Python (Pandas, NumPy, PySpark) et de Spark pour le traitement de données.Expérience en visualisation avec Tableau (ou Power BI).Connaissances en SQL pour interroger les bases de données.Expérience avec le Cloud (AWS, Azure, GCP) est un plus.Anglais professionnel pour travailler dans un environnement international.Esprit analytique, rigueur et capacité à communiquer des insights de manière claire., * Diplôme d'ingénieur, Master 2 ou équivalent en informatique, statistiques, ou data science. * 4 ans d'expérience minimum en analyse de données avec Python, Spark et Tableau. * Maîtrise de Python (Pandas, NumPy, PySpark) et de Spark pour le traitement de données. * Expérience en visualisation avec Tableau (ou Power BI). * Connaissances en SQL pour interroger les bases de données. * Expérience avec le Cloud (AWS, Azure, GCP) est un plus. * Anglais professionnel pour travailler dans un environnement international. * Esprit analytique, rigueur et capacité à communiquer des insights de manière claire. EUR Anglais ETL SQL Gestion des données Power BI Reporting Veille technologique Big data Python Amélioration continue Visualisation de données Esprit d'analyse Analyse de données ## Description Langages & Outils : Python (Pandas, NumPy, PySpark), SQL. - Big Data : Spark (Databricks, PySpark), Hadoop (optionnel). - Visualisation : Tableau, Power BI (optionnel). - Data Warehouse : Snowflake, BigQuery, ou solutions équivalentes. - Cloud : AWS (Glue, Athena), Azure (Data Factory, Synapse), ou GCP (BigQuery). - Versioning & CI/CD : Git, GitLab, ou GitHub. Missions Principales : 1. Analyse exploratoire et traitement des données - Nettoyer et préparer les données (data cleaning, transformation) avec Python et Spark. - Automatiser les pipelines de données pour garantir leur fraîcheur et qualité. - Analyser les données pour identifier des tendances, anomalies ou opportunités métiers. - Collaborer avec les métiers pour comprendre leurs besoins et traduire leurs questions en analyses data. 2. Développement de solutions data - Écrire des scripts Python pour automatiser les traitements (ETL, calculs métiers). - Utiliser Spark pour traiter des grands volumes de données (batch ou streaming). - Optimiser les requêtes SQL pour améliorer les performances des analyses. - Développer des dashboards interactifs avec Tableau pour visualiser les résultats. 3. Visualisation et reporting - Créer des tableaux de bord dans Tableau pour présenter les insights aux parties prenantes. - Adapter les visualisations aux besoins des utilisateurs (métiers, direction). - Automatiser la génération de rapports (ex : rapports mensuels, alertes). - Former les utilisateurs à l'utilisation des outils de visualisation. 4. Collaboration et amélioration continue - Travailler avec les équipes data science et IT pour intégrer les analyses dans les processus métiers. - Participer aux revues de code pour garantir la qualité et la maintenabilité des scripts. - Proposer des améliorations sur les pipelines de données et les processus d'analyse. - Documenter les analyses et les processus pour faciliter leur réutilisation. 5. Veille technologique et innovation - Se tenir informé(e) des dernières tendances en data analysis et visualisation. - Tester de nouveaux outils ou bibliothèques pour améliorer les analyses. - Participer à des ateliers ou formations pour monter en compétences. ## Related Videos - [Empowering Retail Through Applied Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/976-empowering-retail-through-applied-machine-learning) - [Advanced Typing in TypeScript](https://www.wearedevelopers.com/videos/496-advanced-typing-in-typescript) - [Vectorize all the things! 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