INFORMATION IMPORTANTE

Seules les candidatures qui répondent aux critères fixés par Aquafin (compétences, expérience professionnelle, connaissance des langues et disponibilité) dans cette offre d'emploi seront prises en compte. Si ce qui précède n'est pas respecté, Aquafin se réserve le droit de rejeter la candidature.

À propos d’Aquafin

Chez Aquafin, nous relions les personnes à l’eau grâce à la technologie. Nous anticipons le changement et œuvrons pour un environnement de vie en harmonie avec l’eau. Nous le faisons par l’épuration de l’eau et l’assainissement, mais aussi par l’innovation et la transition énergétique.

Participez à la création de produits data intelligents qui ont un réel impact sur l'épuration de l'eau en Flandre. Mettez à profit vos capacités d’analyse et vos compétences techniques pour construire, en collaboration avec le business, des produits data réutilisables, de qualité et évolutifs. En tant que Data (Analytics) Engineer, vous combinez votre savoir-faire technique avec une bonne compréhension du métier, de sorte que vous contribuez activement à définir ce que nous construisons et pourquoi.

Description du poste

Votre équipe

Dans un monde où la data est le moteur de l’innovation, Aquafin vous offre une opportunité unique de mettre à profit votre expertise IT pour un avenir durable. Avec une mine de données — des analyses des eaux usées et mesures de débit à la consommation d’énergie et l’information sur les assets — l’équipe IT-Solutions joue un rôle clé dans une gestion plus intelligente de notre infrastructure et de nos investissements avec des solutions IT innovantes.

En tant que Data Engineer, vous travaillez sur un programme digital ambitieux à l’échelle de l’entreprise afin de moderniser notre infrastructure numérique. Votre objectif ? Garantir une information claire qui conduit à une eau plus pure et à un environnement de vie en harmonie avec l’eau.

Vous faites partie de l’équipe Smart Data — une équipe produit cloud-driven, agile SAFe, de +-10 collègues, où la collaboration ouverte avec les business stakeholders, les analystes et les collègues IT est centrale. Vous êtes intégré dans un sous-ensemble orienté domaine (data stream) où, avec votre collègue Business Information Analyst, vous développez des produits data qui répondent aux besoins de ce domaine.

Votre rôle

En tant que Data (Analytics) Engineer, vous ne partez pas d’un ticket technique, mais d’une demande ou opportunité business. Avec le BIA et les business stakeholders, vous examinez quels insights data sont nécessaires pour prendre de meilleures décisions.

Vous construisez des data products de A à Z : vous posez les bonnes questions, déterminez quelles données sont nécessaires, modelez selon les besoins et livrez un produit de qualité qui peut être réutilisé par plusieurs équipes. De plus, vous contribuez à façonner notre architecture de data products. Vous traduisez l’architecture de référence en standards concrets, modèles et patterns que l’équipe peut suivre.

Vous prenez le ownership : de la source de données à la couche de consommation. Vous garantissez la qualité, documentez votre travail et vous alignez avec les stakeholders. Vous portez attention à la governance : chaque produit que vous livrez est trouvable, compréhensible, fiable et construit selon nos standards.

Vos responsabilités

• Concevoir et livrer des data products réutilisables par plusieurs consommateurs. Vous ne construisez pas seulement des rapports, mais investissez dans des produits qui peuvent évoluer.
• Définir et promouvoir l’architecture de data products. Vous travaillez à l’architecture de référence, définissez des contrats entre producteurs et consommateurs, et veillez à ce que chaque nouveau produit suive la même structure et les mêmes normes de qualité. Vous coachez vos collègues dans cette approche.
• Développer une connaissance métier et comprendre le business. Vous vous investissez activement dans le domaine fonctionnel dans lequel vous travaillez. Vous comprenez les processus, parlez le langage de vos stakeholders et traduisez les questions business en bons modèles de données.
• Travailler en étroite collaboration avec les Business Information Analysts. Ensemble, vous analysez quels insights data sont nécessaires, quelles sources sont pertinentes et comment les rendre accessibles sous forme de data products de qualité.
• Modéliser et transformer les données. Vous concevez des modèles dimensionnels, construisez des data pipelines et assurez des données correctes et fiables de la source à la consommation. Vous rendez les modèles de données accessibles via Power BI, en étroite collaboration avec les analystes.
• Adopter l’AI-accelerated delivery. Nous utilisons de plus en plus l’IA pour livrer plus rapidement des data products, de la génération de modèles à l’automatisation des tests et de la documentation. Vous participez activement à façonner cette nouvelle méthode de travail.
• Veiller à la qualité et à la gouvernance. Vous documentez votre travail, implémentez des contrôles de qualité des données et vous assurez que vos produits data sont trouvables, compréhensibles et fiables.
• Promouvoir et implémenter les standards industriels concernant la pensée data product, le software-oriented data design, les dataflows incrémentaux, la modélisation des données, la sécurité, etc.
• Contribuer activement à la digitalisation d’Aquafin et à la mise en œuvre de technologies innovantes.

Compétences requises

• Esprit analytique & orienté business
• Vous avez un esprit analytique et savez rapidement cerner l’essentiel d’un problème.
• Vous avez de l’expérience dans l’analyse des processus métier et la traduction des besoins business en modèles de données ou data products.
• Vous communiquez facilement avec des interlocuteurs techniques ou non techniques et savez transmettre des informations complexes de manière claire.

• Vous travaillez de façon structurée et précise, avec attention pour la documentation et l’alignement.

• Architecture & pensée produit

• Vous avez de l’expérience dans la mise en place ou la co-construction d’une data platform ou d’une architecture de data products.
• Vous pouvez définir des standards et accompagner vos collègues vers une nouvelle façon de travailler.

• Vous pensez en termes de réutilisabilité, de contrats et de lifecycle, pas en livraisons uniques.

• Collaboration & état d’esprit

• Vous collaborez facilement avec des collègues de différents départements.
• Vous fonctionnez dans le processus de planification agile SAFe et gérez proactivement et de façon communicative les priorités changeantes et/ou qui se recoupent.
• Vous êtes autonome et souhaitez faire avancer les choses.

• Vous êtes curieux du domaine dans lequel vous travaillez : vous voulez comprendre la signification de la donnée, pas seulement son flux.

• Compétences techniques

• Vous avez une excellente maîtrise de SQL et l’appliquez quotidiennement dans votre travail.
• Vous avez de l’expérience avec Python et/ou PySpark.
• Vous avez de l’expérience en modélisation de données (modèle dimensionnel, modélisation en étoile Kimball).
• Expérience pratique de l’écosystème Azure (Azure Databricks, Azure Data Factory et/ou Microsoft Fabric). La connaissance de DBT est un atout clair.
• Vous connaissez les principes de base du software engineering : gestion de versions (git), testing, CI/CD.
• Une expérience dans l’importation et le traitement de données issues d’un large paysage de sources (systèmes ERP (SAP), gestion des assets, …) est considérée comme un atout.

Extraordinairement pour le talent

Chez Aquafin, nous relions les personnes à l’eau grâce à la technologie.

Nous œuvrons pour un environnement de vie en harmonie avec l’eau et anticipons le changement. Nous le faisons par l’épuration de l’eau et l’assainissement, mais aussi par l’innovation et la transition énergétique.

Nous encourageons tout le monde à postuler, indépendamment de l’âge, du genre, de l’origine, de l’orientation sexuelle, d’un handicap, … Nous travaillons à une organisation accessible et inclusive. Cela signifie que chaque collaborateur chez Aquafin se sent impliqué et valorisé, grâce justement à nos différences.