Ingénieur BI / Data Engineer / Data Analyst

Intégration au sein d'une équipe BI et data pour moderniser et automatiser la chaîne de traitement analytique sous Microsoft Fabric.

• Migration de plus de 20 workflows ETL d'un pipeline SSIS existant vers Microsoft Fabric en écrivant des notebooks T-SQL et PySpark, automatisant des étapes auparavant manuelles et réduisant le temps d'exécution du pipeline d'environ 25 %.
• Refonte du flux de données analytique vers une architecture lakehouse moderne sous Fabric, améliorant la fiabilité du reporting et réduisant les erreurs de rafraîchissement des données de près de 30 %.
• Conception et déploiement d'un agent IA NL2DAX connecté à un modèle sémantique Fabric (4 tables de faits, ~10 tables de dimensions) permettant aux utilisateurs métier de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses automatisées via DAX, réduisant environ une demande de reporting ad hoc sur cinq pour l'équipe BI.
• Collaboration avec l'équipe via Azure DevOps pour le CI/CD, le contrôle de version et le déploiement des modifications de pipeline sur plusieurs environnements.
• Contribution à des initiatives d'automatisation des pipelines et d'optimisation des performances au sein de l'environnement Fabric.

Intégration au sein d'une équipe de data d'un institut de recherche marine pour centraliser et analyser les données de surveillance environnementale.

• Conception et mise en place d'un entrepôt de données SQL Server avec Talend Open Studio pour centraliser les données de surveillance environnementale marine issues de multiples sources.
• Développement de tableaux de bord Power BI suivant plus de 15 KPIs environnementaux avec alertes à seuils et analyses prédictives, adoptés par l'équipe de recherche pour un suivi en temps réel.
• Collaboration avec les équipes scientifiques pour recueillir les besoins et les traduire en une dizaine de vues et rapports de tableaux de bord.

Intégration au sein d'une équipe BI d'une entreprise télécom pour optimiser les analyses de données clients et développer des tableaux de bord opérationnels.

• Écriture et optimisation de plus de 30 requêtes SQL pour l'analyse des données clients, améliorant la performance des requêtes pour le reporting opérationnel.
• Développement de plus de 5 tableaux de bord Power BI pour le reporting opérationnel, utilisés par l'équipe BI.
• Réalisation d'analyses exploratoires sur les jeux de données clients pour faire émerger des tendances utiles à la prise de décision.