FR & EN | Présence sur site 2 - 3x semaine (hybride) / semaine à Saint-Laurent

Résumé du poste

Nous recherchons un(e) Analytics Engineer passionné(e) par la transformation de données brutes et complexes en produits de données fiables et bien modélisés, ainsi qu'en rapports Power BI pertinents. Vous serez à l'intersection de l'ingénierie de données et de l'analytique : conception de structures d'entrepôt de données SQL, construction de modèles dimensionnels (tables de faits et de dimensions), et livraison de la couche sémantique et de reporting sur laquelle l'entreprise s'appuie. Vous êtes aussi à l'aise à écrire du SQL et du Python performants qu'à façonner un modèle de données dans Power BI et à collaborer avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins réels. Une connaissance du domaine des achats (procurement) est un atout ; la rigueur technique et la rapidité de développement sont la priorité.

Ce que vous ferez

Modélisation de données & entreposage

Concevoir, construire et maintenir des modèles dimensionnels (schémas en étoile, tables de faits/dimensions) à partir de systèmes sources complexes. Développer et optimiser les objets d'entrepôt de données SQL — tables, vues, procédures stockées et logique de transformation. Établir une couche sémantique propre et réutilisable qui standardise la logique métier à travers les rapports.

Développement BI & livraison

Construire et maintenir des jeux de données, tableaux de bord et rapports Power BI avec du DAX et du M (Power Query) optimisés. Prendre en charge le cycle de développement Power BI complet et déployer via les pipelines Dev/Test/Prod. Automatiser la préparation des données et les tâches de reporting avec Python lorsque cela ajoute de l'efficacité.

Gouvernance & opérations

Gérer les espaces de travail Power BI, les dataflows, les horaires de rafraîchissement, la sécurité au niveau des lignes et les accès. Surveiller la performance et ajuster continuellement les modèles, requêtes et rafraîchissements. Documenter les modèles de données, la traçabilité (lineage) et les définitions métier à des fins d'audit.

Exigences & parties prenantes

Collaborer avec les équipes d'affaires pour recueillir les besoins en reporting et prioriser le carnet de demandes. Traduire des demandes ambiguës en spécifications techniques précises et livrer des solutions adaptées aux besoins réels.

Ce que vous apportez

Compétences et expérience requises

3 à 5 ans d'expérience en développement BI, en analytics engineering ou en développement d'entrepôts de données. SQL expert, expérience pratique dans la construction/modélisation d'entrepôts de données SQL. Solide expérience en modélisation dimensionnelle — conception de tables de faits et de dimensions à partir de données complexes. Power BI avancé : DAX, M (Power Query), conception de jeux de données et gestion du cycle de vie. Python pour l'ETL/ELT, l'automatisation et l'analytique. Gouvernance du service Power BI : espaces de travail, passerelles (gateways), sécurité, pipelines de déploiement. Capacité à recueillir des besoins et à communiquer avec des parties prenantes non techniques.

Atouts

Connaissance pratique des processus d'affaires et des KPI liés aux achats/chaîne d'approvisionnement (dépenses, économies, performance fournisseurs, S2P/P2P). Expérience antérieure avec des ERP tels que Oracle R12, Oracle R11, Oracle Cloud, SAP Ariba. Excel avancé et Microsoft Office (Power Query dans Excel, tableaux croisés dynamiques). Connaissance de Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse ou plateformes de données infonuagiques similaires. Maîtrise du développement assisté par IA — préférence pour les candidat(e)s utilisant des outils tels que GitHub Copilot ou Microsoft 365 Copilot pour accélérer le développement SQL, Python, DAX et M, prototyper plus rapidement les modèles de données et les transformations, et raccourcir les cycles de construction, avec une révision et des tests rigoureux du code généré par l'IA.

Compétences clés

Rigueur technique — construit des modèles de données et des rapports propres, performants et bien documentés, sur lesquels les autres peuvent s'appuyer. Traduction métier — écoute les parties prenantes, clarifie les demandes vagues et les convertit en exigences de reporting claires. Prise en charge complète — gère une demande de bout en bout, de la source de données jusqu'au tableau de bord publié et validé. Souci du détail — rigueur obsessionnelle sur l'exactitude des données, la réconciliation et le contrôle des versions. Collaboration — travaille aisément avec les ingénieurs de données, les analystes et les utilisateurs d'affaires non techniques. Amélioration continue — optimise constamment les requêtes, les rafraîchissements et la gouvernance des espaces de travail.

À noter

Présence sur site requise 2-3 jours par semaine à Saint-Laurent. La maîtrise de l'anglais est requise en raison de la participation à des réunions, conférences, formations ou projets conduits en anglais.

Pourquoi nous choisir

Une communauté internationale réunissant plus de 110 nationalités différentes Un environnement où la confiance est primordiale : 70 % de nos leaders ont commencé leur carrière au premier niveau de responsabilité Un système de formation solide avec notre Académie interne et plus de 250 modules disponibles Un environnement de travail dynamique qui se retrouve fréquemment lors d'événements internes (afterworks, team buildings, etc.)

Amaris Consulting promeut l’égalité des chances. Nous nous engageons à rassembler des personnes d’horizons divers et à créer un environnement de travail inclusif. À ce titre, nous accueillons les candidatures de toutes les personnes qualifiées, quels que soient leur sexe, orientation sexuelle, origine ethnique, croyances, âge, état civil, handicap ou autres caractéristiques.

FR & EN | Onsite 2-3x (hybrid working mode)/ week in Saint-Laurent

Job Summary

We are seeking an Analytics Engineer who thrives on turning complex, raw data into reliable, well-modeled data products and insightful Power BI reports. You will sit at the intersection of data engineering and analytics: designing SQL data warehouse structures, building dimensional models (fact and dimension tables), and delivering the semantic and reporting layer that the business relies on. You are equally comfortable writing performant SQL and Python as you are shaping a data model in Power BI and partnering with stakeholders to understand what they actually need. Procurement domain knowledge is a nice-to-have; engineering rigor and development speed are the priority.

Key Responsibilities

Data Modeling & Warehousing

Design, build, and maintain dimensional models (star schemas, fact/dimension tables) from complex source systems. Develop and optimize SQL data warehouse objects — tables, views, stored procedures, and transformation logic. Establish a clean, reusable semantic layer that standardizes business logic across reports.

BI Development & Delivery

Build and maintain Power BI datasets, dashboards, and reports with optimized DAX and M (Power Query). Own the Power BI development lifecycle and deploy through Dev/Test/Prod pipelines. Automate data preparation and reporting tasks with Python where it adds efficiency.

Governance & Operations

Manage Power BI workspaces, dataflows, refresh schedules, row-level security, and access. Monitor performance and continuously tune models, queries, and refreshes. Document data models, lineage, and business definitions for auditability and traceability.

Requirements & Stakeholders

Partner with business teams to capture reporting requirements and prioritize the request backlog. Translate ambiguous asks into precise technical specs and deliver solutions that fit real needs.

Profile Requirement

Required Skills & Experience

3-5 years in BI development, analytics engineering, or data warehouse development. Expert SQL and hands-on experience building/modeling SQL data warehouses. Strong dimensional modeling — fact and dimension design from complex data. Advanced Power BI: DAX, M (Power Query), dataset design, and lifecycle management. Python for ETL/ELT, automation, and analytics. Power BI Service governance: workspaces, gateways, security, deployment pipelines. Ability to gather requirements and communicate with non-technical stakeholders.

Nice to Have

Working knowledge of procurement / supply chain business processes and KPIs (spend, savings, supplier performance, S2P/P2P). Previous work with ERPs such as Oracle R12, Oracle R11, Oracle Cloud, SAP Ariba. Advanced Excel and Microsoft Office (Power Query in Excel, pivot models). Familiarity with Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse, or similar cloud data platforms. Proficiency with AI-assisted coding and development — preference for candidates who use tools such as GitHub Copilot or Microsoft 365 Copilot to speed up SQL, Python, DAX, and M development, prototype data models and transformations faster, and shorten build cycles, with disciplined review and testing of AI-generated code.

Note

Onsite presence required 2-3 days per week in Saint-Laurent. English proficiency is required due to participation in meetings, conferences, training, or projects conducted in English.

Why choose us

An international community bringing together more than 110 different nationalities An environment where trust is central: 70% of our leaders started their careers at the entry level A strong training system with our internal Academy and more than 250 modules available A dynamic work environment that frequently comes together for internal events (afterworks, team buildings, etc.)

Amaris Consulting promotes equal opportunities. We are committed to bringing together people from diverse backgrounds and creating an inclusive work environment. In this regard, we welcome applications from all qualified individuals, regardless of sex, sexual orientation, race, ethnicity, beliefs, age, marital status, disability, or other characteristics.