Ingénieur Data MS BI

Direction d'une jeune société de services spécialisée en ingénierie de données pour étendre son offre et accompagner les entreprises dans la clarification de leurs KPI et la fiabilisation de leur donnée.

• Extension de la palette des services offerts, outillage et formation de l'équipe interne.
• Contribution aux activités d'avant-vente en conduisant des rendez-vous et présentations auprès des clients.
• Réalisation d'audits data approfondis et conception d'architectures de solution innovantes adaptées aux besoins locaux.
• Développement et livraison de flux de données ETL et de rapports Power BI en production.
• Prise en charge de migrations de données en forfait, assurant la continuité de service.
• Veille technologique, revues de processus et impulsion de l'innovation interne.

Rôle d'ingénieur BI senior pour le compte du Comité International de la Croix-Rouge, pilotant une stratégie majeure de modernisation de l'écosystème BI.

• Conception et exécution d'une stratégie complète de migration de plus de 100 projets SSIS et des bases BI vers Microsoft SQL Server 2022.
• Refactorisation des pipelines Azure DevOps pour optimiser les processus de déploiement et d'intégration continue.
• Diagnostic des anomalies récurrentes en production et mise en œuvre de correctifs durables et maintenables.
• Interface avec le métier : études de besoin, analyses de données exploratoires, conception de solutions robustes et testées.
• Exécution de migrations de données complexes nécessitant une compréhension fonctionnelle pointue des règles métier.
• Maintenance et développement des flux ETL SSIS et des procédures stockées T-SQL existants.
• Supervision d'une équipe de 4 développeurs basés à l'international, assurant le soutien technique et la validation des livrables.
• Formalisation et documentation des bonnes pratiques BI pour l'organisation.

Renforcement de l'équipe fonctionnelle du pôle BI d'un groupe dans un contexte de déploiement international d'une application Power BI pour le suivi de l'activité des filiales.

• Recueil des besoins auprès des métiers et animation d'ateliers avec les lignes de métier pour traduire les demandes en spécifications.
• Priorisation et suivi d'un portefeuille structuré de demandes d'évolution des rapports Power BI.
• Réalisation des recettes techniques, analyse des données et identification des anomalies pour transmission aux développeurs.
• Maintenance corrective de l'entrepôt Azure SQL Pool.
• Pilotage des évolutions fonctionnelles du dataset Power BI en étroite collaboration avec les analystes métier.
• Migration d'algorithme de calcul vers Oracle Autonomous Database, garantissant la compatibilité fonctionnelle.

Contribution à l'évolution du data warehouse d'une entreprise spécialisée dans la fabrication d'équipements hydrauliques.

• Développement de paquets SSIS en respectant les normes et standards du projet.
• Participation à l'optimisation des modèles SSIS pour améliorer la performance et la maintenabilité.
• Analyse des besoins métier et conception de solutions d'intégration adaptées.

Intervention pour enrichir le datamart Marketing avec des données de transaction.

• Modélisation des nouvelles sources de données en collaboration avec l'analyste métier.
• Développement d'une procédure stockée T-SQL intégrant les normes de développement de l'équipe BI.

Contribution à l'évolution du système d'information d'une école au sein d'une petite équipe de deux personnes.

• Diagnostic des problèmes techniques et fonctionnels du système existant.
• Migration des traitements SSIS existants et optimisation des procédures stockées T-SQL.
• Conception et réalisation d'une nouvelle version de l'entrepôt de données.
• Développement de rapports Power BI pour les utilisateurs finaux.

Contribution au déploiement de l'outil Power BI et à la mise en place d'une architecture data warehouse Azure pour l'ensemble d'un groupe acteur majeur de l'industrie minière.

• Acquisition de données de différentes sources à l'aide d'Azure Data Factory.
• Structuration des données en dimensions et tables de faits avec Azure SQL Database, puis en cubes d'analyse avec Azure Analysis Services.
• Suivi de la qualité des données et industrialisation des processus.
• Force de proposition pour l'architecture globale de la solution.

Pilotage d'un projet d'automatisation des rapports de ventes en s'appuyant sur une équipe de trois développeurs et deux analystes.

• Expertise métier des données dans un environnement complexe et changeant.
• Conception d'une solution d'intégration robuste en assurant sa cohérence avec l'architecture globale existante.
• Préparation des modèles de données pour l'entrepôt et les datamarts.
• Soutien des membres de l'équipe projet dans leurs tâches respectives.
• Pilotage de la mise en production des livrables.

Rôle de développeur BI senior pour maintenir et faire évoluer l'entrepôt de données Marketing.

• Développement de paquets SSIS et de modèles de données complexes sous SQL Server.
• Traitement de données provenant de sources variées : fichiers plats, services web, bases de données.
• Utilisation du framework de développement existant pour créer des paquets SSIS stables et vérifiables.
• Gestion du code source en appliquant les standards du projet.
• Revues de solutions et revues de code pour les autres développeurs.
• Collaboration avec d'autres développeurs seniors pour assurer la cohérence technique entre les équipes indépendantes.

Responsabilité de l'entrepôt de données suite à une réorganisation d'équipe, et accompagnement de la transition méthodologique de Kanban vers Scrum.

• Maintenance du backlog produit en santé et priorisation des demandes d'évolution.
• Maintien de l'architecture de la solution et assurance du respect des standards de développement.
• Formation et soutien de développeurs juniors dans leurs tâches de développement.

Contribution au développement et au support de l'entrepôt de données.

• Développement et normalisation de paquets SSIS et de procédures stockées T-SQL.
• Revues de code pour les autres développeurs BI.
• Participation à la conception de la solution et à l'évolution des standards de développement.
• Maintenance de la solution, analyse et résolution des anomalies en production.

Assistance dans la mise en place d'un entrepôt de données pour une direction financière.

• Facilitation de la collaboration entre les utilisateurs métier et l'équipe de développement.
• Contribution à la conception de la solution data.
• Tests et validation des livrables de l'équipe de développement.
• Contribution à la production des rapports financiers.

Conception, réalisation et évolution des traitements data en étroite collaboration avec analystes, développeurs et architectes d'autres équipes TI.

• Conception et réalisation de routines de transformation de données robustes et modulaires.
• Conception et intégration de l'ensemble des composantes d'un environnement complet : ordonnancement, performance, sauvegarde.
• Participation à l'élaboration des cas de tests et à leur réalisation.
• Production de documents de conception technique requis.
• Alignement des façons de faire avec les normes, standards et meilleures pratiques de l'organisation.
• Assurance de la qualité de la solution en concert avec les concepteurs, le modélisateur de données et l'équipe d'architectes d'entreprise.

Contribution à l'évolution du système d'informations de la branche des investissements.

• Documentation des paquets SSIS existants pour faciliter la maintenabilité future.
• Évolution de paquets SSIS et de procédures stockées T-SQL selon les besoins métier.
• Compréhension et analyse des besoins des clients pour traduire les demandes en spécifications.
• Développement et maintenance de rapports SSRS sophistiqués.
• Tests et validation des rapports produits en collaboration avec les utilisateurs finaux.

Responsabilité de l'équipe de développement de l'entrepôt de données de suivi des risques suite à une réorganisation des équipes.

• Lead technique d'une équipe de quatre développeurs en tant que team lead.
• Rédaction d'une méthodologie de développement BI pour l'équipe.
• Estimations de réalisation des projets et demandes d'évolution.
• Suivi et support quotidien du développement de l'équipe.
• Encadrement de stagiaires et contribution à leur montée en compétence.
• Présentation aux utilisateurs finaux des nouveaux outils et fonctionnalités.
• Assistance technique et fonctionnelle à l'équipe et aux utilisateurs.

Participation à la construction d'un système d'information décisionnel pour le service de Suivi transversal des risques, remplaçant un système legacy en SAS par une plateforme BI Microsoft SQL Server innovante. Ce projet d'envergure a été récompensé par un trophée Innovation.

• Maintenance et production du système SAS existant.
• Supervision d'une évaluation technique et fonctionnelle de SAS Enterprise Guide et SAS Enterprise Miner.
• Analyse en profondeur des données sources pour en comprendre la structure et la sémantique.
• Modélisation de l'entrepôt de données du risque de crédit, cartographie et mapping complet des données.
• Recueil, analyse et synthèse des besoins métier auprès des différents utilisateurs finaux.
• Revue des règles de gestion en lien avec les sources et les utilisateurs pour assurer la conformité métier.
• Rédaction des spécifications techniques de la solution.
• Développement de l'alimentation de l'entrepôt en T-SQL.
• Développement et optimisation de paquets SSIS et de procédures stockées T-SQL complexes.
• Développement de rapports SSRS paramétrables pour les utilisateurs.
• Développement avec SAS et VBA d'outils de consolidation de données pour Excel.
• Conception des plans de tests et assurance de la validation auprès des utilisateurs finaux.
• Documentation de l'ensemble des paquets SSIS et traçabilité complète des données.
• Suivi opérationnel de l'exploitation des données en production.
• Diagnostic et résolution des incidents en production : conformité des fichiers, validation des réceptions de données, gestion des espaces disque.
• Mise en place d'une maintenance évolutive pour prévenir les incidents récurrents.
• Paramétrage des applications utilisateurs : SAS, Access, Excel.

Stage de fin d'études visant à évaluer l'impact du clustering de données sur la performance des modèles statistiques utilisés, et mise en évidence du lien entre cette classification et les variables catégorielles disponibles.

• Étude de la façon dont une agglomération des données partitionnées par les variables catégorielles peut conduire à former des groupes homogènes et améliorer la prédictivité.
• Implémentation de plusieurs méthodes de clustering des données en R et Matlab.
• Tests des algorithmes sur des jeux de données simulées puis sur des données réelles pour évaluer leur performance.