Ingénieur de Données Senior
Il y a 14 heures
Abidjan, Côte d’Ivoire
TEVIA ENERGIE
Temps plein
Gratuit avec email ou Google
Enregistrez cette offre et organisez votre recherche
Créez un compte gratuit pour enregistrer des offres d'emploi, créer des alertes et revenir à cette liste depuis votre tableau de bord.
Gratuit avec email ou Google
En continuant, vous acceptez nos Conditions d’utilisation & Politique de confidentialité.
FICHE DE POSTE
Data Engineer Senior – Reporting Groupe
Intitulé du poste
Data Engineer Senior – Reporting Groupe
Société
Tevia Énergie
Lieu de travail
Abidjan, Côte d’Ivoire
Rattachement hiérarchique
Directeur IT & Data
Type de contrat
À confirmer
Prise de poste
Dès que possible
1. PRÉSENTATION DE LA SOCIÉTÉ
Tevia Énergie est une société d’énergie solaire opérant en Côte d’Ivoire, qui distribue et finance des solutions solaires domestiques et commerciales auprès de sa clientèle, notamment via des modèles de paiement échelonné. Dans le cadre de la structuration de son dispositif de pilotage et de reporting, Tevia Énergie recrute un Data Engineer confirmé, autonome et capable de structurer la fonction. Le poste a vocation à fiabiliser, automatiser et industrialiser le reporting de l’entreprise en priorité, puis à contribuer progressivement au déploiement d’un dispositif de reporting harmonisé dans un environnement Groupe multi-entités.
2. OBJECTIF DU POSTE
Le Data Engineer conçoit, construit et maintient l’infrastructure de données et les tableaux de bord qui alimentent le reporting de l’entreprise et du Groupe, avec Apache Superset comme outil central de pilotage et de restitution. Il garantit que les indicateurs financiers, commerciaux, opérationnels et de portefeuille sont produits à partir de sources identifiées, de règles de calcul documentées et de traitements traçables, afin de fournir à la Direction et aux différentes parties prenantes une information fiable, cohérente et disponible dans les délais. Il veille à articuler dans un même dispositif les métriques utilisées pour le pilotage opérationnel et celles nécessaires aux différents niveaux de reporting institutionnel et financier.
3. MISSIONS PRINCIPALES
Architecture et pipelines de données
• Concevoir, développer et maintenir les flux d’extraction, de transformation et de chargement (ETL/ELT) entre l’ERP, les CRM et systèmes de gestion de portefeuille et contrats, les outils commerciaux et les autres sources internes. L’architecture cible devra permettre l’intégration progressive de plusieurs entités et s’adapter aux évolutions des systèmes sources.
• Modéliser et administrer l’entrepôt de données (PostgreSQL) : schémas, tables, vues, index, sauvegardes, droits d’accès et performances.
• Automatiser les traitements récurrents (planification, contrôles de qualité, alertes en cas d’anomalie ou d’échec). Reporting Groupe et indicateurs
• Produire et fiabiliser les indicateurs financiers : chiffre d’affaires, revenus, encaissements, marges, trésorerie et écarts budgétaires.
• Produire les indicateurs opérationnels et commerciaux : ventes, installations, activité par point de vente et par équipe, stocks.
• Produire les indicateurs de contrats et de crédit : portefeuille actif, retards de paiement, portefeuille à risque (PAR 30, PAR 60, PAR 90, PAR 120), taux de recouvrement, créances douteuses, créances irrécouvrables et provisions.
• Structurer dans Superset une lecture à plusieurs niveaux : pilotage opérationnel par entité, consolidation Groupe et reporting institutionnel et financier, avec des règles de calcul et des périmètres explicitement documentés.
• Déployer le dispositif par étapes : fiabilisation prioritaire du périmètre local, puis extension progressive et harmonisation du reporting à l’échelle du Groupe.
• Concevoir, maintenir et enrichir les tableaux de bord Apache Superset, ainsi que Power BI lorsque pertinent, à destination de la Direction Générale, des équipes de management et des différentes parties prenantes. Faire de Superset, dans la mesure du possible, un outil commun de pilotage interne et de reporting Groupe.
• Rapprocher les données de gestion avec les données comptables et documenter les écarts. Analyse et modélisation
• Réaliser des analyses statistiques et exploratoires sur le comportement de paiement, la qualité du portefeuille et la performance commerciale.
• Développer, tester et suivre des modèles d’aide à la décision (scoring de risque, prévision des encaissements, détection d’anomalies), et en documenter les hypothèses et les limites. Gouvernance et qualité des données
• Définir et tenir à jour un dictionnaire complet des indicateurs précisant pour chaque métrique sa définition, sa formule, sa source, son périmètre, ses règles de sélection et son responsable métier. Le dictionnaire devra documenter les métriques correspondant aux pratiques opérationnelles ainsi que celles nécessaires aux différents niveaux de reporting, en permettant plusieurs définitions ou variantes lorsqu’elles répondent à des finalités distinctes.
• Mettre en place les contrôles de qualité, de cohérence et d’exhaustivité des données, et conserver la piste d’audit des traitements.
• Gérer les droits d’accès aux données selon le principe du moindre privilège, et assurer la confidentialité des données commerciales, financières et personnelles.
• Documenter l’ensemble des développements (schémas, procédures, requêtes, tableaux de bord) afin d’en garantir la continuité et l’auditabilité. Positionnement senior
• Cadrer les besoins avec les différentes directions métiers, proposer l’architecture cible, la feuille de route et les priorités, et arbitrer les choix techniques de manière autonome dans un environnement appelé à évoluer vers un périmètre multi-entités.
• Définir les standards communs de développement, de modélisation, de documentation et de gouvernance des données, tout en permettant les variantes nécessaires selon les modèles opérationnels et les différents besoins de reporting ; transmettre les bonnes pratiques aux équipes finance, crédit, ventes, opérations et IT qui utilisent les données.
• Encadrer, le cas échéant, un analyste ou un stagiaire, et animer la relation avec les éditeurs et prestataires techniques. 4.
PROFIL RECHERCHÉ
Formation et expérience
• Diplôme de niveau Bac+5 (ingénieur, master) en informatique, data science, statistiques, mathématiques appliquées, systèmes d’information ou équivalent.
• Expérience confirmée d’au moins 6 ans dans les métiers de la donnée (data engineer, BI developer, data scientist), dont au moins 2 ans sur des responsabilités de conception d’architecture ou de pilotage d’un périmètre de reporting de bout en bout.
• Une expérience dans le secteur de l’énergie, de la finance, du crédit ou de la distribution, ainsi que dans un environnement multi-entités ou Groupe avec des besoins de reporting à plusieurs niveaux, est un atout important. Compétences techniques
• Maîtrise du SQL et de la gestion de bases de données relationnelles, en particulier PostgreSQL.
• Connaissance des ERP : extraction, compréhension des modèles de données et rapprochement avec la comptabilité.
• Maîtrise d’outils de visualisation et de BI, avec une expérience solide d’Apache Superset ; maîtrise de Power BI appréciée.
• Expérience de l’intégration de données issues de CRM ou de plateformes de gestion de portefeuille, et de la construction de modèles de données multi-entités, appréciée.
• Pratique d’un langage de programmation orienté données (Python de préférence) et des outils d’orchestration et d’automatisation.
• Bonnes connaissances en statistiques et en modélisation prédictive.
• Connaissance des indicateurs financiers et de portefeuille de crédit (PAR, recouvrement, provisionnement) et capacité à gérer plusieurs définitions ou variantes d’une même métrique selon les besoins métiers et de reporting appréciées. Qualités personnelles
• Rigueur, sens du détail et exigence sur la fiabilité des chiffres.
• Capacité à comprendre les besoins métiers et à restituer des résultats complexes de manière claire à des non-spécialistes.
• Leadership, autonomie, sens de l’organisation et respect des échéances de reporting.
• Intégrité professionnelle et respect strict de la confidentialité.
• Maîtrise du français à l’écrit et à l’oral ; bonne compréhension de l’anglais technique. 5. ÉTHIQUE ET CONFORMITÉ Le titulaire du poste s’engage à respecter le règlement intérieur, le code de conduite et les politiques internes de la société, notamment en matière de confidentialité, de protection des données, de lutte contre la fraude et la corruption, ainsi que de santé et de sécurité au travail. 6. DIVERSITÉ ET ÉGALITÉ DES CHANCES Tevia Énergie applique une politique de recrutement fondée sur les compétences, sans discrimination fondée sur le sexe, l’origine, la religion, l’âge, le handicap, la situation familiale ou toute autre considération étrangère aux qualifications requises. Les candidatures féminines sont vivement encouragées. 7. MODALITÉS DE CANDIDATURE Prise de poste dès que possible. Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à adresser à : recrutement.tevia@teviaenergie.com, en précisant l’intitulé du poste en objet.
• Concevoir, développer et maintenir les flux d’extraction, de transformation et de chargement (ETL/ELT) entre l’ERP, les CRM et systèmes de gestion de portefeuille et contrats, les outils commerciaux et les autres sources internes. L’architecture cible devra permettre l’intégration progressive de plusieurs entités et s’adapter aux évolutions des systèmes sources.
• Modéliser et administrer l’entrepôt de données (PostgreSQL) : schémas, tables, vues, index, sauvegardes, droits d’accès et performances.
• Automatiser les traitements récurrents (planification, contrôles de qualité, alertes en cas d’anomalie ou d’échec). Reporting Groupe et indicateurs
• Produire et fiabiliser les indicateurs financiers : chiffre d’affaires, revenus, encaissements, marges, trésorerie et écarts budgétaires.
• Produire les indicateurs opérationnels et commerciaux : ventes, installations, activité par point de vente et par équipe, stocks.
• Produire les indicateurs de contrats et de crédit : portefeuille actif, retards de paiement, portefeuille à risque (PAR 30, PAR 60, PAR 90, PAR 120), taux de recouvrement, créances douteuses, créances irrécouvrables et provisions.
• Structurer dans Superset une lecture à plusieurs niveaux : pilotage opérationnel par entité, consolidation Groupe et reporting institutionnel et financier, avec des règles de calcul et des périmètres explicitement documentés.
• Déployer le dispositif par étapes : fiabilisation prioritaire du périmètre local, puis extension progressive et harmonisation du reporting à l’échelle du Groupe.
• Concevoir, maintenir et enrichir les tableaux de bord Apache Superset, ainsi que Power BI lorsque pertinent, à destination de la Direction Générale, des équipes de management et des différentes parties prenantes. Faire de Superset, dans la mesure du possible, un outil commun de pilotage interne et de reporting Groupe.
• Rapprocher les données de gestion avec les données comptables et documenter les écarts. Analyse et modélisation
• Réaliser des analyses statistiques et exploratoires sur le comportement de paiement, la qualité du portefeuille et la performance commerciale.
• Développer, tester et suivre des modèles d’aide à la décision (scoring de risque, prévision des encaissements, détection d’anomalies), et en documenter les hypothèses et les limites. Gouvernance et qualité des données
• Définir et tenir à jour un dictionnaire complet des indicateurs précisant pour chaque métrique sa définition, sa formule, sa source, son périmètre, ses règles de sélection et son responsable métier. Le dictionnaire devra documenter les métriques correspondant aux pratiques opérationnelles ainsi que celles nécessaires aux différents niveaux de reporting, en permettant plusieurs définitions ou variantes lorsqu’elles répondent à des finalités distinctes.
• Mettre en place les contrôles de qualité, de cohérence et d’exhaustivité des données, et conserver la piste d’audit des traitements.
• Gérer les droits d’accès aux données selon le principe du moindre privilège, et assurer la confidentialité des données commerciales, financières et personnelles.
• Documenter l’ensemble des développements (schémas, procédures, requêtes, tableaux de bord) afin d’en garantir la continuité et l’auditabilité. Positionnement senior
• Cadrer les besoins avec les différentes directions métiers, proposer l’architecture cible, la feuille de route et les priorités, et arbitrer les choix techniques de manière autonome dans un environnement appelé à évoluer vers un périmètre multi-entités.
• Définir les standards communs de développement, de modélisation, de documentation et de gouvernance des données, tout en permettant les variantes nécessaires selon les modèles opérationnels et les différents besoins de reporting ; transmettre les bonnes pratiques aux équipes finance, crédit, ventes, opérations et IT qui utilisent les données.
• Encadrer, le cas échéant, un analyste ou un stagiaire, et animer la relation avec les éditeurs et prestataires techniques. 4.
PROFIL RECHERCHÉ
Formation et expérience
• Diplôme de niveau Bac+5 (ingénieur, master) en informatique, data science, statistiques, mathématiques appliquées, systèmes d’information ou équivalent.
• Expérience confirmée d’au moins 6 ans dans les métiers de la donnée (data engineer, BI developer, data scientist), dont au moins 2 ans sur des responsabilités de conception d’architecture ou de pilotage d’un périmètre de reporting de bout en bout.
• Une expérience dans le secteur de l’énergie, de la finance, du crédit ou de la distribution, ainsi que dans un environnement multi-entités ou Groupe avec des besoins de reporting à plusieurs niveaux, est un atout important. Compétences techniques
• Maîtrise du SQL et de la gestion de bases de données relationnelles, en particulier PostgreSQL.
• Connaissance des ERP : extraction, compréhension des modèles de données et rapprochement avec la comptabilité.
• Maîtrise d’outils de visualisation et de BI, avec une expérience solide d’Apache Superset ; maîtrise de Power BI appréciée.
• Expérience de l’intégration de données issues de CRM ou de plateformes de gestion de portefeuille, et de la construction de modèles de données multi-entités, appréciée.
• Pratique d’un langage de programmation orienté données (Python de préférence) et des outils d’orchestration et d’automatisation.
• Bonnes connaissances en statistiques et en modélisation prédictive.
• Connaissance des indicateurs financiers et de portefeuille de crédit (PAR, recouvrement, provisionnement) et capacité à gérer plusieurs définitions ou variantes d’une même métrique selon les besoins métiers et de reporting appréciées. Qualités personnelles
• Rigueur, sens du détail et exigence sur la fiabilité des chiffres.
• Capacité à comprendre les besoins métiers et à restituer des résultats complexes de manière claire à des non-spécialistes.
• Leadership, autonomie, sens de l’organisation et respect des échéances de reporting.
• Intégrité professionnelle et respect strict de la confidentialité.
• Maîtrise du français à l’écrit et à l’oral ; bonne compréhension de l’anglais technique. 5. ÉTHIQUE ET CONFORMITÉ Le titulaire du poste s’engage à respecter le règlement intérieur, le code de conduite et les politiques internes de la société, notamment en matière de confidentialité, de protection des données, de lutte contre la fraude et la corruption, ainsi que de santé et de sécurité au travail. 6. DIVERSITÉ ET ÉGALITÉ DES CHANCES Tevia Énergie applique une politique de recrutement fondée sur les compétences, sans discrimination fondée sur le sexe, l’origine, la religion, l’âge, le handicap, la situation familiale ou toute autre considération étrangère aux qualifications requises. Les candidatures féminines sont vivement encouragées. 7. MODALITÉS DE CANDIDATURE Prise de poste dès que possible. Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à adresser à : recrutement.tevia@teviaenergie.com, en précisant l’intitulé du poste en objet.