Consultant(e) Analytics Engineer at Sia Partners - United Kingdom

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

03 May, 26

Salary

0.0

Posted On

03 Feb, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

SQL, Data Engineering, Data Analysis, ETL, ELT, Data Modeling, Cloud Computing, Power BI, Tableau, Data Governance, Data Quality, Monitoring, Communication, Teamwork, Problem Solving, R&D

Industry

Business Consulting and Services

Description

Description de l'entreprise Sia réinvente le métier du conseil et apporte un regard innovant et des résultats concrets à ses clients. Nous avons développé des solutions basées sur l’Intelligence Artificielle et le design pour augmenter l’impact de nos missions de conseil. Notre présence globale et notre expertise dans plus de 30 secteurs et services nous permettent d’accompagner nos clients dans le monde entier. A travers notre démarche "Consulting for Good", nous mettons notre expertise au service des objectifs RSE de nos clients et faisons du développement durable un levier de performance pour nos clients. Description du poste Dans le cadre de son développement, Sia Partners recrute un(e) Consultant(e) Analytics Engineer, profil au croisement de la Data Analyse et de la Data Engineering. Vous intervenez auprès de nos clients pour transformer des données brutes en produits data activables et en analyses exploitables, à fort impact métier. Alliant rigueur technique et sens de la donnée, vous êtes un interlocuteur privilégié des équipes métiers pour modéliser, fiabiliser et valoriser la donnée, dans une logique d’aide à la décision, de pilotage et d’industrialisation des usages. Missions principales : Recueillir et comprendre les besoins métier et proposer des solutions techniques adaptées (outils analytiques, modèles de données, automatisation de flux, dashboards …). Concevoir des modèles de données robustes et évolutifs Créer et optimiser des pipelines ETL/ELT pour fiabiliser et automatiser les flux entre les différentes sources et les plateformes analytiques. Industrialiser les produits data (dashboards, APIs, exports, modèles analytiques) en veillant à leur maintenabilité, leur adoption et leur documentation. Mettre en place une gouvernance des données (qualité, traçabilité, monitoring). Former et accompagner les utilisateurs (équipes métier, analystes, data scientists…) à l’usage des outils et des assets développés. Participer à toutes les étapes du projet, du diagnostic à la mise en production et à la conduite du changement. Exemples de projets : Mise en place d’un modèle de données client pour piloter la performance marketing. Construction de pipelines pour la maintenance prédictive. Création de modèles pour alimenter des applications BI (Power BI, Tableau). Dans le cadre des activités internes du cabinet, vous serez également amené(e) à : Développer ou renforcer l’expertise du cabinet au travers de formations, de groupes de travail, de diffusions de supports internes et externes, et de travaux de R&D. Participer au rayonnement du cabinet en contribuant au plan de publication (blogs sectoriels, études, parution presse...) et aux évènements clients Appuyer le développement commercial en contribuant à la définition des besoins et en participant aux actions commerciales. Qualifications Diplômé d’un niveau Bac+5, formation d'ingénieur ou d’école de commerce avec une spécialisation dans le domaine de la data science, des statistiques, et du marketing, avec 1 à 3 ans d’expérience dans un rôle similaire ou dans le domaine de la data Ce que nous attendons de vous : Maîtrise avancée de SQL et des outils de transformation de données Expérience avec au moins un environnement Cloud (AWS, GCP ou Azure) Maîtrise de la modélisation dimensionnelle et de la conception de schéma Connaissances souhaitées : Infrastructure & orchestration: Terraform, Snowflake, Redshift dbt, Airflow Outils de BI (Power BI, Tableau, Looker…) Versioning (Git), CI/CD, tests analytiques. Langues : Français et anglais professionnels Atouts supplémentaires appréciés : Compréhension des enjeux métiers et à proposer des solutions adaptées Intérêt pour les problématiques métiers : marketing, finance, logistique, énergie, transport, industries, RSE... Excellentes compétences en communication, en particulier de vulgarisation ; d’analyse et de rigueur Enfin, vous êtes curieux(se) et aimez travailler en équipe ? Vous souhaitez rejoindre un environnement professionnel dynamique et motivant ? Vous partagez nos valeurs que sont l'excellence, l'entrepreneuriat, l'innovation, le partage, la bienveillance et l'équilibre vie personnelle/vie professionnelle ? Alors rejoignez-nous ! Informations complémentaires Rejoindre Sia Partners c’est : Travailler sur des missions à fort impact dans des secteurs d’activités variés (Energie, luxe, transport, retail, finance…). Profiter d’un large choix de formations et de certifications en data assurant une mise à jour constante des compétences. Evoluer dans un environnement professionnel stimulant et dynamique avec des missions et des sujets internes de R&D à forte valeur ajoutée. Rejoindre une entreprise engagée dans la transition climatique. Elargir ses centres d’intérêts : à travers nos teams cross-sectorielles, vous pourrez vous engager sur des sujets variés allant de la transition écologique à l’IA générative. Sia Partners est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les aspects de l’emploi, tels que le recrutement, les promotions, la rémunération, ou les sanctions sont basés uniquement sur les performances, les compétences, et le comportement des employés ou les besoins de l’entreprise. Sia est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Tous les aspects de l’emploi, tels que le recrutement, les promotions, la rémunération, ou les sanctions sont basés uniquement sur les performances, les compétences, et le comportement des employés ou les besoins de l’entreprise.

How To Apply:

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Responsibilities

The Consultant(e) Analytics Engineer will transform raw data into actionable data products and analyses with significant business impact. Responsibilities include gathering business needs, designing robust data models, creating ETL/ELT pipelines, and industrializing data products.