Data Engineering Specialist I

FR & EN | Présence sur site 2 - 3x semaine (hybride) / semaine à Saint-Laurent

Résumé du poste:

Nous recherchons un(e) Analytics Engineer passionné(e) par la transformation de données brutes et complexes en produits de données fiables et bien modélisés, ainsi qu'en rapports Power BI pertinents. Vous serez à l'intersection de l'ingénierie de données et de l'analytique : conception de structures d'entrepôt de données SQL, construction de modèles dimensionnels (tables de faits et de dimensions), et livraison de la couche sémantique et de reporting sur laquelle l'entreprise s'appuie.

Vous êtes aussi à l'aise à écrire du SQL et du Python performants qu'à façonner un modèle de données dans Power BI et à collaborer avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins réels. Une connaissance du domaine des achats (procurement) est un atout ; la rigueur technique et la rapidité de développement sont la priorité.

Ce que vous ferez:

Modélisation de données & entreposage

• Concevoir, construire et maintenir des modèles dimensionnels (schémas en étoile, tables de faits/dimensions) à partir de systèmes sources complexes.
• Développer et optimiser les objets d'entrepôt de données SQL — tables, vues, procédures stockées et logique de transformation.
• Établir une couche sémantique propre et réutilisable qui standardise la logique métier à travers les rapports.

Développement BI & livraison

• Construire et maintenir des jeux de données, tableaux de bord et rapports Power BI avec du DAX et du M (Power Query) optimisés.
• Prendre en charge le cycle de développement Power BI complet et déployer via les pipelines Dev/Test/Prod.
• Automatiser la préparation des données et les tâches de reporting avec Python lorsque cela ajoute de l'efficacité.

Gouvernance & opérations

• Gérer les espaces de travail Power BI, les dataflows, les horaires de rafraîchissement, la sécurité au niveau des lignes et les accès.
• Surveiller la performance et ajuster continuellement les modèles, requêtes et rafraîchissements.
• Documenter les modèles de données, la traçabilité (lineage) et les définitions métier à des fins d'audit.
• Collaborer avec les équipes d'affaires pour recueillir les besoins en reporting et prioriser le carnet de demandes.
• Traduire des demandes ambiguës en spécifications techniques précises et livrer des solutions adaptées aux besoins réels.

Ce que vous apportez:

Compétences et expérience requises

• 3 à 5 ans d'expérience en développement BI, en analytics engineering ou en développement d'entrepôts de données.
• SQL expert, expérience pratique dans la construction/modélisation d'entrepôts de données SQL.
• Solide expérience en modélisation dimensionnelle — conception de tables de faits et de dimensions à partir de données complexes.
• Power BI avancé : DAX, M (Power Query), conception de jeux de données et gestion du cycle de vie.
• Python pour l'ETL/ELT, l'automatisation et l'analytique.
• Gouvernance du service Power BI : espaces de travail, passerelles (gateways), sécurité, pipelines de déploiement.
• Capacité à recueillir des besoins et à communiquer avec des parties prenantes non techniques.

Atouts

• Connaissance pratique des processus d'affaires et des KPI liés aux achats/chaîne d'approvisionnement (dépenses, économies, performance fournisseurs, S2P/P2P).
• Expérience antérieure avec des ERP tels que Oracle R12, Oracle R11, Oracle Cloud, SAP Ariba.
• Excel avancé et Microsoft Office (Power Query dans Excel, tableaux croisés dynamiques).
• Connaissance de Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse ou plateformes de données infonuagiques similaires.
• Maîtrise du développement assisté par IA — préférence pour les candidat(e) s utilisant des outils tels que Git Hub Copilot ou Microsoft 365 Copilot pour accélérer le développement SQL, Python, DAX et M, prototyper plus rapidement les modèles de données et les transformations, et raccourcir les cycles de construction, avec une révision et des tests rigoureux du code généré par l'IA.
• Rigueur technique — construit des modèles de données et des rapports propres, performants et bien documentés, sur lesquels les autres peuvent s'appuyer.
• Traduction métier — écoute les parties prenantes, clarifie les demandes vagues et les convertit en…