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# Analytics Engineer / Data Engineer

- **Company:** Okara
- **Location:** Lille, France
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, BigQuery, Data Mapping, Data Visualization, Github, Power BI, SQL Databases, Google Cloud, Data Lakes
- **Published:** June 13, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=72568e4e1297d32e

## About the Role

Expertise SQL & GCP : Tu as un niveau confirmé sur SQL (BigQuery) et tu maîtrises GitHub. L'écosystème Google Cloud est ton environnement naturel.

Modélisateur dans l'âme : Tu as une solide expérience sur Power BI. Tu possèdes des bases (ou une première expérience junior) sur DBT et tu meurs d'envie de monter en compétences sur cet outil.

Business & FinOps Mindset : Tu as une vraie appétence pour les chiffres et les problématiques financières. Tu as le réflexe du "code propre" et performant.

Modern Workflow : Tu as déjà intégré les outils d'IA (Copilots, assistants de dev) dans ton quotidien pour coder plus vite et plus intelligemment.

Soft Skills & Langue : Autonome, force de proposition et doté·e d'une excellente communication. Ton anglais est professionnel.

## Description

? Ton rôleTu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure.

Concrètement, tu vas :
Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution.

Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code

Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers.

Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.


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