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Missions principales : Validation des données : • Valider la qualité des données à chaque étape des pipelines (ingestion, transformation, modélisation). • Contrôler la complétude, l’exactitude, la cohérence, l’unicité et la fraîcheur des données. • Vérifier l’application correcte des règles métiers, des agrégations et des calculs. • Réaliser des reconciliations source vs cible. • Identifier, analyser et documenter les anomalies de données (root cause analysis). • Collaborer avec les équipes Data engineers pour le suivi et la correction des anomalies. Validation des dashboards Power BI • Valider la conformité fonctionnelle des rapports et tableaux de bord Power BI par rapport aux besoins métiers. • Vérifier : • Les indicateurs (KPI), • Les calculs DAX, • Les filtres, slicers et interactions, • La cohérence entre visuels et données sous-jacentes. • Tester les dashboards sur différents rôles, profils utilisateurs et niveaux de sécurité (RLS). • Assurer la traçabilité des indicateurs (définitions claires, sources identifiées). • Valider l’ergonomie, la lisibilité et l’interprétabilité des dashboards (axe, libellés, unités). • Garantir la cohérence entre plusieurs rapports utilisant les mêmes données. Processus QA & Gouvernance : • Rédiger et maintenir la documentation de tests. • Participer à l’amélioration continue des pratiques de test (automatisation, outillage, couverture). • Suivre les indicateurs QA (taux d’anomalies, défauts récurrents, risques data). • Être force de proposition sur les bonnes pratiques de data quality et de BI governance. Responsabilités clés : • Garantir la fiabilité des données exposées aux métiers et à la direction. • Sécuriser les décisions business via des dashboards Power BI validés et robustes. • Alerter sur les risques data et proposer des actions de remédiation. Compétences requises: Compétences techniques : • Excellente maîtrise des concepts de data quality et data validation. • Bonne connaissance des architectures data (ETL/ELT, DWH, Datamarts). • Maîtrise de SQL pour les contrôles et analyses. • Très bonne connaissance de Power BI : • Modèle de données, • DAX, • Relations, • Sécurité (RLS), • Services Power BI. • Expérience avec des outils de gestion de tests et anomalies (Jira, Xray, Azure DevOps…). • Connaissance des environnements cloud data (ex : Azure, Fabric, Databricks – selon contexte). Compétences fonctionnelles : • Forte capacité de compréhension des besoins métiers et indicateurs KPI. • Capacité à challenger les règles de gestion et les chiffres exposés. • Sens critique et attention au détail.