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Salary
≈ $60k – $154k per year (Estimated)
Location
Hybrid (Herstal, Belgium)
Seniority
Senior · 6+ years exp

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 13, 2026. First seen by Alion on Jun 10, 2026. Keyes scores B on the Alion truth index.

Overview
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Keyes is a Belgian information technology group built around NRB, founded in Liege in 1987. It delivers infrastructure, cloud and business software for public administrations, utilities, healthcare and insurance. The group operates its own Belgian data centres and is one of the largest domestic IT employers.

Rejoindre KEYES, c’est donner du sens à votre talent

Vous êtes à la recherche d’un environnement où la technologie n’est pas une fin en soi, mais un levier pour construire un futur durable ? Chez KEYES, nous ne cherchons pas seulement des expertises techniques ; nous cherchons des humains qui partagent nos valeurs.

Vous souhaitez poursuivre votre carrière et grandir au sein d’un des leaders IT en Belgique ?

Rejoignez KEYES en tant que Senior Data & Analytics Consultant!

KEYES accompagne les organisations privées et publiques, en Belgique et en Europe dans leur transformation digitale en alliant expertise métier, maîtrise technologique et vision à long terme.

Nous accompagnons les grandes organisations, le secteur public, les acteurs de la santé et les PME dans chacun de leurs challenges digitaux: Infrastructure & Cloud Solutions, Cybersecurity Solutions, Business Software Solutions, Mainframe Solutions, Data & AI Solutions, Advisory Solutions, Staffing Solutions.

Plus d’info: www.keyes.eu

Chez KEYES, nous ne nous contentons pas de suivre les évolutions technologiques : nous les construisons!

Notre force réside dans la maîtrise complète de notre infrastructure. Grâce à nos propres centres de données, nous garantissons à nos clients une souveraineté totale de leurs données, une sécurité renforcée et une conformité aux exigences les plus strictes en matière de confidentialité et de gouvernance.

Nous avons également développé notre propre solution d'intelligence artificielle générative, SophIA, un Large Language Model (LLM) conçu pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises. Contrairement aux solutions génériques du marché, SophIA peut être déployée, configurée et personnalisée directement dans l'environnement du client, assurant ainsi un contrôle total des données sensibles et une intégration optimale avec les processus métiers existants.

Rejoindre KEYES, c'est participer à des projets innovants où l'IA, le cloud souverain et les infrastructures de nouvelle génération se rencontrent pour créer des solutions à forte valeur ajoutée. C'est aussi évoluer dans une entreprise qui valorise l'expertise, l'innovation et l'autonomie, tout en offrant un impact concret sur les défis technologiques de demain.

Vos responsabilités principales :

  • Analyser, challenger et structurer les besoins métier complexes en autonomie complète, et défendre les solutions proposées auprès des parties prenantes.

  • Alimenter, concevoir et valider des architectures DWH et datamart, en assumant un rôle de référent technique sur le périmètre.

  • Construire et optimiser les flux ETL/ELT, de l'ingestion jusqu'à la certification de la donnée.

  • Garantir la qualité et la performance des solutions livrées sur l'ensemble du périmètre, en appliquant des règles de qualité données formalisées.

  • Piloter le delivery end-to-end, de la phase d'analyse jusqu'à la mise en production et l'accompagnement des utilisateurs.

  • Animer et structurer des ateliers de recueil de besoins et de conception avec les équipes métier et IT.

  • Formaliser et présenter des recommandations data à des profils décisionnels non-techniques.

  • Contribuer à l'évolution des pratiques et standards du centre de compétences.

NOTRE OFFRE

  • Une fonction riche en responsabilités et challenges.

  • Rejoindre un Top Employer certifié depuis plusieurs années, gage de qualité des pratiques HR favorisant un environnement de travail optimal et le bien-être de nos collaborateurs.

  • Une équipe de collègues enthousiastes, professionnels où règne une atmosphère de travail conviviale et oul’expertise est partagée.

  • Une entreprise dynamique et tournée vers l'innovation.

  • Un accompagnement de carrière personnalisé en fonction de vos attentes et de vos ambitions et la possibilité d’évoluer grâce à nos divers plans de développement.

  • Un apprentissage continu grâce à de nombreuses possibilités deformations et certifications. Uneplateforme e-learning innovante offrant un accès illimité à + de 25 000 contenus de formation hard et soft skills issus d’Edflex et Udemy.

  • La possibilité de travail hybride : selon l’affectation de votre équipe, vous travaillerez depuis nos bâtiments situés en région liégeoise, à Bruxelles ou encore Heverlee. Il vous sera également possible de travailler à domicile jusqu’à trois jours par semaine.

  • Un package salarial complet.

  • Dans le cadre de notre engagement sociétal à réduire notre impact sur l’environnement, KEYES a effectué une transition vers l'électrification de la flotte de véhicules de société.

  • Des moments fun - foodtruck, barbecue, after work, family day,…

Requirements

  • Minimum 6 ans d'expérience en BI et Data, dont au moins 3 ans sur des projets DWH end-to-end en contexte client direct.

  • Expérience confirmée d'interaction avec des parties prenantes métier et IT à tous niveaux, y compris des profils décisionnels.

  • Expérience en contexte multi-projets ou multi-clients : capacité à gérer des priorités concurrentes et à adapter sa communication selon les interlocuteurs.

Compétences techniques

Must Have :

  • SQL avancé : optimisation de requêtes, tuning, procédures stockées, diagnostic et résolution de problèmes de performance en contexte DWH.

  • ETL/ELT : maîtrise approfondie des concepts de transformation, orchestration et chargement de données, avec expérience concrète sur au moins un outil ETL - capacité à concevoir des pipelines/flux ETL robustes et à diagnostiquer des anomalies en production.

  • Modélisation de données : Kimball / Star Schema à un niveau expert - conception de tables de faits et dimensions, gestion des Slowly Changing Dimensions (SCD), validation et évolution de modèles existants, en autonomie complète.

  • Architecture DWH : conception end-to-end d'un entrepôt de données, choix des patterns d'intégration adaptés aux sources et aux usages, alimentation et gestion des différentes couches de gestion de cet entrepôt, gestion de la qualité à chaque niveau.

  • Construction de flux data et de composants DWH : capacité à implémenter des pipelines/flux ETL de bout en bout, à optimiser les performances de chargement et à assurer la maintenabilité des solutions livrées, en rôle de référent technique.

  • Git / contrôle de version : gestion de branches, revue de code, pratiques DataOps - capacité à travailler dans un environnement de développement collaboratif intégrant des pratiques CI/CD.

  • Data quality : conception et mise en oeuvre de règles de qualité données, data profiling sur des sources hétérogènes, monitoring des anomalies et reporting de la qualité aux équipes métier.

  • Cycle de vie de la donnée : maîtrise du lignage source-à-consommation, traçabilité des transformations appliquées à chaque étape, capacité à conduire des analyses d'impact lors d'évolutions du modèle ou des sources.

Nice to Have :

  • Data Vault : connaissance de la méthodologie Data Vault 2.0 - conception de Hubs, Links et Satellites, compréhension des avantages en termes d'auditabilité, d'historisation et d'évolutivité par rapport au Star Schema, particulièrement pertinent en environnement réglementé pour la traçabilité des données.

  • Outils de visualisation et de reporting : expérience sur au moins un outil (SAP BI, MicroStrategy, Power BI ou équivalent) - capacité à concevoir des rapports lisibles pour des profils métier et à en assurer la maintenance.

  • Outils ETL à automatisation avancée : expérience avec des outils orientés génération de code ou automation de metadata (Wherescape ou équivalent) - compréhension des gains en productivité et des contraintes associées.

  • Python : scripting pour l'automatisation de pipelines, le traitement de données et la mise en oeuvre de contrôles qualité - maîtrise des librairies de base (pandas, sqlalchemy, pyodbc ou équivalent).

  • Plateformes cloud data : connaissance fonctionnelle d'au moins une plateforme moderne (Microsoft Fabric, Databricks ou équivalent) - compréhension de l'architecture lakehouse, des mécanismes de stockage et des modes de requêtage.

  • Certification data : DP-600 Fabric Analytics Engineer ou PL-300 Power BI Data Analyst - signal de mise à jour active des compétences sur les plateformes modernes.

  • Gouvernance data : connaissance des principes fondamentaux (DAMA ou équivalent) - rôles Data Owner et Data Steward, politiques de qualité et de classification - capacité à opérer efficacement dans un cadre de gouvernance défini.

  • Secteur financier ou public BeLux : connaissance des structures de données typiques (comptabilité, reporting réglementaire, produits d'assurance ou bancaires) et des contraintes de conformité associées (auditabilité, traçabilité, GDPR).

Compétences fonctionnelles

Must Have :

  • Capacité à structurer un besoin métier complexe : identification des cas d'usage prioritaires, formulation des hypothèses, proposition d'arbitrages clairs entre valeur métier et faisabilité technique.

  • Animation et facilitation d'ateliers : conception du cadre de la session, animation en temps réel, synthèse et restitution structurée auprès de profils métier et décisionnels.

  • Autonomie complète dans la gestion de plusieurs interlocuteurs en parallèle : priorisation, escalade des points bloquants, alignement régulier sans sur-sollicitation.

  • Formalisation de recommandations data : capacité à traduire des résultats techniques en messages business clairs, à structurer une note de recommandation ou un support de présentation destiné à des décideurs.

  • Delivery Agile / Scrum : participation active aux cérémonies Agile (sprint planning, daily, retrospective), gestion d'un backlog de livrables data, capacité à découper les travaux en itérations livrables.

  • Rigueur dans la documentation des solutions livrées : spécifications fonctionnelles, documentation technique, guide utilisateur.

  • Capacité à travailler en équipe transverse et de manière structurée dans un environnement client.

Nice to Have :

  • Expérience en accompagnement au changement ou en adoption utilisateur : plan de communication, formation des utilisateurs finaux, suivi des KPIs d'adoption.

  • Connaissance des méthodologies de gouvernance data : DAMA, définition des rôles Data Owner / Data Steward, capacité à opérer dans un cadre de gouvernance défini.

Compétences interpersonnelles

Must Have :

  • Orientation résultat et valeur métier : capacité à prendre du recul sur la dimension technique pour servir l'objectif business et à recentrer les discussions sur la valeur livrée.

  • Communication structurée et convaincante à l'écrit comme à l'oral, y compris avec des profils C-level - capacité à adapter le niveau de détail selon l'interlocuteur.

  • Sens des responsabilités et ownership complet sur les livrables : engagement sur les délais, transparence sur les risques, proactivité dans la résolution des obstacles.

Nice to Have :

  • Appétence pour le partage de connaissances et le développement des profils moins expérimentés au sein de l'équipe

  • Curiosité technologique et ouverture aux évolutions de stack et de pratiques

Connaissances linguistiques

  • La maîtrise du français est un must pour le rôle. Le néerlandais est un plus.

  • Anglais : niveau professionnel requis.

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