Analyste fonctionnel BI - Databricks
- Montreal, QC, Canada
Temps plein
La candidature s’ouvre dans un nouvel onglet.
Détails de l’emploi
- Type d’emploi
- Temps plein
- Postuler avant le
- Langue de l’annonce
- Français
- Publié
Description originale de l’offre
Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités qui vous incomberont :
- Analyser, structurer et opérationnaliser des solutions analytiques dans un environnement de données et d’intelligence artificielle ;
- Recueillir, formaliser et valider les besoins d’affaires à l’aide d’ateliers, d’entrevues, de récits utilisateurs et de critères d’acceptation ;
- Traduire les besoins d’affaires en spécifications fonctionnelles destinées aux équipes de développement ;
- Modéliser les données en utilisant des approches telles que le modèle en étoile, les tables élargies et les architectures de type data vault ;
- Exploiter les données afin d’assurer leur qualité, leur traçabilité et leur cohérence dans un environnement analytique ;
- Collaborer avec les équipes techniques et d’affaires afin d’assurer la livraison de solutions répondant aux objectifs organisationnels ;
- Documenter les requis fonctionnels et les livrables à l’aide d’outils collaboratifs ;
- Analyser les systèmes sources complexes et comprendre les relations entre les données ;
- Contribuer à la mise en place des pratiques de gouvernance et de gestion de la qualité des données ;
- Participer au transfert de connaissances et au développement des compétences des équipes internes.
- Cumuler un minimum de six (6) ans d’expérience en analyse de données dans un contexte d’intelligence d’affaires ;
- Démontrer une expérience concrète dans la réalisation de projets analytiques dans des environnements complexes ;
- Maîtriser le langage SQL dans un contexte d’analyse, de validation et de qualité des données ;
- Posséder une expertise des architectures de données modernes, incluant les environnements de type lakehouse ;
- Utiliser des plateformes analytiques infonuagiques, notamment Azure Databricks et Power BI ;
- Comprendre les concepts de gouvernance et de qualité des données ;
- Appliquer des techniques de modélisation des données adaptées aux besoins analytiques ;
- Utiliser des outils de documentation et de collaboration tels que Confluence ;
- Connaître les environnements de développement et de traitement de données, incluant Python et les technologies associées.
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Parrainage de visa
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