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Ingenieur Data Analyst H/F

Informatis·Colmar (Grand Est)Sur site
Salaire non indiqué
Résumé Vox
  • Responsabilités principales: Conception, élaboration et maintenance des flux d'extraction, intégration, stockage et surveillance des données pour assurer leur qualité et leur disponibilité.
  • Compétences clés: Développer ETL/ELT, modéliser des données, optimiser bases, automatiser l'ingestion, et assurer la fiabilité et la performance des systèmes.
  • Conditions et avantages: Responsable d'un environnement analytique, contribution à la transition vers le cloud, candidature en anglais attendue.
Postuler à la sourceVous quittez VoxJobs pour hellowork.com — la candidature se fait directement chez l'entreprise. hellowork.com

Description du poste

Détail du poste En tant que qu'Ingénieur Data Analyst (H/F), vous serez responsable de la conception, de l'élaboration et de la maintenance des flux d'extraction de données, garantissant un traitement efficace des données, une intégration transparente et un stockage robuste entre les systèmes. Votre travail permettra un accès cohérent à des données de haute qualité pour l'analyse, le reporting et la business intelligence. Vous mettrez à profit votre expertise pour gérer notre environnement analytique sur site et contribuerez activement à notre transition vers le cloud. A noter : Merci de candidater et transmettre votre CV en anglais. Compétences requises : Vos missions Rattaché au Project Manager Officer, vos missions seront les suivantes : Développer les ETL : Concevoir, construire et maintenir des processus ETL/ELT robustes pour assurer un flux de données fluide et fiable entre les systèmes. Développer des modèles de données évolutifs et efficaces et architecturer des solutions de stockage qui soutiennent les besoins analytiques et opérationnels. Intégrer diverses sources de données pour une ingestion transparente et automatisée des données. Optimiser les structures des bases de données et affiner les requêtes pour maximiser les performances et l'efficacité du traitement des données. Mettre en oeuvre des pratiques de validation, de nettoyage et de surveillance des données afin de maintenir des normes élevées en matière d'exactitude, de cohérence et de fiabilité des données. Mettre en place des systèmes de surveillance, de journalisation et des mécanismes d'alerte pour garantir la fiabilité du système et résoudre rapidement les problèmes liés aux données.

Panneau de transparence

Source originale
hellowork.com
Publiée
25 juin 2026 · date réelle
Dernière vérification
il y a 5 heures
Score de qualité
35/100
Salaire indiqué0
Entreprise identifiée0
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Description complète20

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