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.