Data analyst·e (SQL, Tableau, Spark)

Le contexte client - L'équipe s'appuie sur les plateformes Big Data de l'opérateur, qui centralisent les données produites par le réseau fixe. Vous y constituez vos propres datasets, vous les nettoyez, les préparez et les formatez, puis vous les mettez à disposition des data scientists de l'équipe sous forme de tables ou de jeux de données directement exploitables. La restitution passe par des tableaux de bord Tableau de suivi de KPI et par des analyses commentées.

Le poste combine donc deux registres : la production de données propres pour les autres, et l'analyse elle-même. Les deux comptent autant : un dataset livré sans commentaire d'analyse ne répond qu'à la moitié du besoin.

• Constituer des datasets à partir des plateformes Big Data
• Nettoyer, préparer et formater les données pour les rendre exploitables
• Mettre à disposition des data scientists de l'équipe des tables et des jeux de données documentés
• Produire des analyses statistiques commentées sur la qualité de service du réseau fixe
• Développer et maintenir des tableaux de bord de suivi de KPI sous Tableau
• Industrialiser les traitements récurrents en Spark et Python
• Restituer les résultats aux interlocuteurs de la cellule, techniques comme opérationnels

Compétences techniques

• SQL : niveau confirmé à expert
• Tableau : niveau expert, conception et maintien de tableaux de bord de suivi
• Spark et Python : niveau confirmé
• Analyse statistique : niveau confirmé
• Pratique des environnements Big Data et de la préparation de données

Compétences fonctionnelles

• Capacité à commenter une analyse et pas seulement à la produire : le livrable attendu est une lecture, pas un export
• Autonomie sur toute la chaîne, de la source brute au jeu de données livré
• Travail en équipe avec des data scientists, dont vous alimentez les travaux
• Rigueur sur la qualité et la traçabilité des données mises à disposition

Must-have

• SQL de niveau confirmé
• Tableau de niveau expert
• Spark et Python de niveau confirmé
• Analyse statistique de niveau confirmé

Langue(s)

• Français courant
• Anglais technique : documentation et outils

// Le niveau attendu sur Tableau est un vrai critère de sélection : les tableaux de bord font partie des livrables principaux, au même titre que les datasets.