Ingénieur décisionnel (H/F)

• Collecter, analyser et interpréter des données brutes pour répondre aux besoins de l'entreprise
• Développer et maintenir des entrepôts de données et des modèles de données
• Créer des tableaux de bord et des rapports dynamiques pour faciliter la prise de décision
• Assurer l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données
• Collaborer avec les équipes multidisciplinaires pour identifier les besoins en matière de données et proposer des solutions adaptées

Compétences techniques :
• Maîtrise des outils ETL (Extract, Transform, Load)
• Connaissance approfondie des bases de données et SQL
• Compétences en visualisation de données (Tableau, Power BI)

Compétences comportementales :
• Capacité à travailler en équipe
• Compétences en communication efficace
• Sens de l'analyse et résolution de problèmes

• SQL
• Tableau
• Power BI
• Informatica

Niveaux de formation :

• Diplôme d'ingénieur en informatique, en statistiques ou en mathématiques appliquées
• Master en informatique décisionnelle ou en gestion de données
• Master en sciences de données ou en intelligence artificielle

Certifications :

• Certification SAS (Statistical Analysis System)
• Certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
• Certification IBM Data Science Professional Certificate

Évolution possible : Les ingénieurs décisionnels ont de nombreuses opportunités de progression de carrière. Grâce à l'expansion constante des données, ces professionnels peuvent envisager des rôles de gestion de projets plus complexes ou évoluer vers des postes de direction impliquant la stratégie des données. Ils peuvent également se spécialiser dans des secteurs spécifiques tels que la finance, la santé, ou le commerce de détail, qui nécessitent des compétences analytiques avancées pour optimiser les opérations et prendre des décisions basées sur les données. L'acquisition de compétences supplémentaires en intelligence artificielle et en apprentissage automatique ouvre aussi des perspectives vers des carrières de data scientist ou d'architecte de données.

Tendances du secteur :
• La demande croissante pour des analyses en temps réel pousse les ingénieurs décisionnels à intégrer des technologies de streaming de données.
• L'essor du cloud computing facilite l'adoption de solutions décisionnelles évolutives, permettant aux entreprises d'optimiser leurs infrastructures de données sans investissement matériel massif.
• L'accent sur la sécurité des données et la conformité réglementaire oblige les ingénieurs décisionnels à se concentrer sur la gouvernance des données et la protection des informations.
• L'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus décisionnels est une tendance majeure, augmentant la précision et l'efficacité des analyses prédictives.
• Les outils d'automatisation transforment les phases d'analyse, rendant les processus plus agiles et réduisant le temps de mise sur le marché.

• Opportunités de développement professionnel continu grâce aux formations et certifications spécialisées
• Environnement de travail flexible avec des options de télétravail et des horaires modulables
• Excellentes prestations de santé et de retraite, incluant des assurances complètes
• Participation à des projets innovants et stimulants, favorisant la créativité et l'amélioration continue

• Analyste de données : Chargé de collecter, traiter et analyser des données, il aide à la prise de décision grâce à des insights pertinents. Ce métier peut intéresser un ingénieur décisionnel car il utilise des compétences similaires en gestion et analyse de données.

• Architecte de données : Responsable de la conception et de la gestion des systèmes de données, il s'assure que les flux de données sont optimisés pour répondre aux besoins de l'entreprise. Ce rôle attire ceux qui aiment structurer et organiser de grands volumes de données, compétences clés pour un ingénieur décisionnel.

• Consultant en business intelligence : Aide les entreprises à améliorer leurs processus décisionnels grâce à l'analyse des données et la mise en place de stratégies intelligentes. Ce métier est pertinent pour un ingénieur décisionnel en raison de son expertise en BI et sa capacité à transformer les données en informations exploitables.