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Lead Data Analyst

Talan · Genève

Nouveau
Senior 🇫🇷 Français
SQL avancé Power BI Qlik Data Modelling ETL Data Warehouse MDM Data Quality

Description du poste

À propos du poste

Lead Data Analyst chez Talan, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée, de l’analyse à la mise en œuvre des socles de données.

Missions principales

  • Analyser et documenter les données issues de différentes sources et systèmes existants.
  • Concevoir et faire évoluer les modèles de données : conceptuels, logiques, physiques et dimensionnels.
  • Participer à des projets de migration et d’intégration de données.
  • Concevoir et mettre en œuvre des socles de données.
  • Réaliser des analyses exploratoires : profilage, volumétrie, complétude, anomalies, cohérence.
  • Rédiger les spécifications fonctionnelles des flux de données : mappings source/cible, règles de transformation et cas limites.
  • Collaborer avec les équipes Data/Engineering sur la conception et la mise en œuvre des flux.
  • Produire des analyses, indicateurs et tableaux de bord pour répondre aux besoins métiers.
  • Contribuer à la qualité, la gouvernance, la documentation et au lignage des données.
  • Maintenir et enrichir le catalogue de données.
  • Accompagner les utilisateurs et contribuer à la formalisation des besoins.

Profil recherché

  • 10 à 15 ans d’expérience dans les domaines Data / BI / Data Analysis.
  • Expertise avérée en modélisation de données (Data Modelling).
  • Expérience concrète en migration de données et mise en place de plateformes Data.
  • Excellente maîtrise du SQL avancé et d’un outil de BI/Data Visualisation (Power BI ou Qlik).
  • Bonne compréhension des architectures ETL/Data Warehouse et des concepts MDM.
  • Capacité à rédiger des spécifications fonctionnelles et à formaliser des règles de transformation.
  • Excellente communication orale en français et autonomie.

Compétences requises

  • SQL avancé (requêtes complexes, jointures multi‑sources, agrégations)
  • Power BI ou Qlik
  • Modélisation de données (conceptuelle, logique, physique, dimensionnelle)
  • Architectures ETL et Data Warehouse
  • Concepts MDM et référentiels de données
  • Gestion de la qualité des données (Data Quality) et gouvernance

Questions fréquentes

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