Data Analytics Engineer Fabric Power BI

À propos du poste

Argosia Consulting recherche un(e) Data Analytics Engineer Fabric Power BI pour renforcer son équipe Data et piloter la mise en place, l'optimisation et l'évolution d'un écosystème analytique sur Microsoft Fabric. Le poste est basé à Genève, avec un taux d'activité de 100 % et un télétravail de 1 à 2 jours par semaine. Vous serez au cœur de la chaîne de valeur data, de l'ingestion à la restitution, en passant par la modélisation et la gouvernance.

Missions principales

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ingestion, transformation, orchestration) dans Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows Gen2, Notebooks)
• Modéliser les données dans le Lakehouse / Warehouse Fabric selon les bonnes pratiques (schéma en étoile, médaillons Bronze/Silver/Gold)
• Développer et industrialiser des transformations en SQL, PySpark et/ou Python
• Construire des modèles sémantiques et des rapports Power BI performants, connectés aux datasets Fabric (DirectLake notamment)
• Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données (tests, monitoring, gestion des incidents)
• Participer à la définition des standards de gouvernance data (OneLake, sécurité, gestion des accès, catalogage)
• Collaborer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions analytiques exploitables
• Assurer une veille technologique active sur Microsoft Fabric et Power Platform

Profil recherché

• Formation Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent
• Expérience significative (5 à 8 ans) en tant qu'Expert Fabric, Analytics Engineer, Data Engineer ou BI Engineer
• Bonne compréhension des enjeux de gouvernance et de sécurité des données
• Esprit d'analyse, autonomie, capacité à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métier

Compétences requises

• Maîtrise de Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Warehouse, Data Factory, OneLake) ou d'un environnement Azure Data équivalent (Synapse, Databricks)
• Solides compétences en SQL et en modélisation de données
• Expérience avec Power BI (modélisation sémantique, DAX, optimisation des performances)
• Connaissance de Python/PySpark appréciée