{"id":2866828,"url":"https://alion.io/job/isalys-digital-lab-analytics-engineer-data-analyst-confirme-hf","title":"Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F)","company":{"id":4432343,"name":"ISALYS Conseil","domain":"isalys.be","url":"https://alion.io/company/isalys-digital-lab","size_band":"501-1000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":null,"truth_index":null},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Suresnes, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":40000,"max":60000,"currency":"EUR","period":"year","gross":null,"usd_annual":67291},"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Azure Data Factory","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Power BI","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"SQL","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-19T16:33:10Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-10-19T16:33:10Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":12,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":12},"description":"Localisation : Suresnes (92)\nEnvironnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle\nExpertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP\nSecteur : environnement scientifique et réglementé\nQui sommes-nous ?\nISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle.\nNous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur.\nDans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle.\nVotre mission\nIntégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions.\nVotre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative.\nÀ l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud.\nVotre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation.\nVos principales responsabilités\n1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics\nRecueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels.\nConcevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données.\nDévelopper des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt.\nStructurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation.\nConcevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs.\nChallenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier.\n2. Garantir la qualité et la fiabilité des données\nMettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données.\nDéfinir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données.\nDocumenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements.\nContribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs.\nIdentifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées.\n3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA\nStructurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative.\nContribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM).\nParticiper à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation).\nComprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données.\nCollaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes.\n4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques\nDévelopper et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform.\nUtiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests.\nContribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production.\nAppliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data.\nTravailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions.\n5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption\nAssurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques.\nTraduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables.\nVulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes.\nAccompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées.\nPrioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.\nProfil recherché\nDe formation supérieure en informatique, Data, statistiques ou équivalent, vous justifiez d'une expérience confirmée en Analytics Engineering, Data Analytics ou Business Intelligence.\nVous êtes capable d'intervenir de manière autonome sur l'ensemble de la chaîne analytique, de comprendre les enjeux métier et de concevoir des solutions fiables, documentées et industrialisables.\nVous appréciez les environnements où la qualité de la donnée, la 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qualité.\nMaîtrise des enjeux de documentation, de traçabilité et de fiabilité des données.\nCapacité à identifier et à traiter les problèmes de qualité à la source.\nCloud, DevOps & Intelligence Artificielle\nBonne connaissance de Google Cloud Platform, notamment BigQuery et Google Cloud Storage (GCS).\nPratique de Git et des workflows de développement collaboratif.\nCompréhension des architectures GenAI et RAG, de la préparation des corpus documentaires et de la gestion des métadonnées.\nLa maîtrise de Python constitue un atout 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