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# Dev H/F

- **Company:** Noveo Groupe
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Cloud Computing, Extract Transform Load (ETL), Dimensional Modeling, Python (Programming Language), Power BI, Azure Data Lake, SQL Databases, Azure Data Factory, Pandas, Databricks
- **Published:** August 27, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82678280.html

## About the Role

De formation Ingénieur, nous recherchons un Senior Data Analyst & Engineer H/F possédant une expérience de 4 ans minimum sur un poste similaire.

Environnement Technique :

 - SQL avancé ;
 - Python (Polars, Pandas, DuckDB) ;
 - Power BI ;
 - Databricks AI/BI.
 - Vous possédez également des connaissances sur :
 - la conception de pipelines de données ;
 - les processus ETL / ELT ;
 - Databricks ;
 - Azure Data Lake Storage (ADLS) ;
 - Azure Data Factory (ADF) ;
 - Airflow ou Databricks Jobs.

Une expérience d'autres environnements Cloud (AWS ou GCP) serait un plus., ETL
SQL
Power BI
Python

## Description

À la croisée de l'analyse et de l'ingénierie des données, vous jouerez un rôle clé dans la valorisation des données et la fiabilité de la plateforme Data de notre client dans le secteur Automobile.

Vous accompagnerez les équipes métiers dans leur prise de décision grâce à des analyses à forte valeur ajoutée, tout en contribuant au développement, à l'évolution et à la maintenance des pipelines de données., Concevoir et développer des tableaux de bord, indicateurs de performance (KPIs) et analyses répondant aux besoins des équipes Fabrication, Qualité, Maintenance et R&D.

 - Traduire les besoins métiers en solutions analytiques robustes en vous appuyant sur la modélisation dimensionnelle (approche Kimball).
 - Explorer les données afin d'identifier les tendances, anomalies et opportunités d'amélioration.
 - Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données dans les couches Silver et Gold.
 - Contribuer à la définition du vocabulaire métier, des règles de gestion et des référentiels de données.
 - Développer et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés (ETL/ELT).
 - Participer à l'orchestration des traitements via Airflow et Databricks Jobs.
 - Concevoir les transformations de données nécessaires aux usages métiers.
 - Participer à la modélisation et à la documentation des données.
 - Mettre en oeuvre les bonnes pratiques en matière d'observabilité, de sécurisation des accès et de gestion des credentials.
 - Contribuer à la fiabilité, à la performance et à l'évolution de la plateforme Data.


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