Apprenti(e) en Analyse de données

Analyste de données À propos de MTY
Nous renforçons une culture axée sur les données où la qualité et l’ intégrité des informations soutiennent des décisions éclairées dans chaque fonction.

Nous recherchons un Analyste de données combinant rigueur analytique, compréhension d’affaires/processus , et exigence élevée en qualité/intégrité des données . Vous collaborerez avec les équipes (Ventes, Opérations, Marketing, Finances, Chaîne d’approvisionnement, RH) pour cartographier les processus, définir les indicateurs et transformer nos produits/actifs de données en valeur d’affaires mesurable.
Le poste s’appuie sur une plateforme moderne dans le cloud ( Azure + Databricks ) et sur des outils d’IA concrets (chatbots corporatifs comme Genie , copilotes BI/SQL, Databricks Assistant, services Azure OpenAI) pour accélérer l’analyse. SQL est obligatoire; Python est un atout.

3 semaines de vacances;
~2000$ de remboursement des frais d’ordre professionnel et de formation continue;
~ Horairede travail flexible
~ Demi-journée le vendredi disponible à l’année;
~ Plans de santé et dentaires d'entreprise, compte de dépenses santé/personnel de bien-être supplémentaire de 300$;
~ Programme d'assistance aux employés avec accès à un large éventail de services allant de la santé mentale aux conseils juridiques et financiers;
~ Événements sociaux d'entreprise, y compris, mais sans s'y limiter, des webinaires, des assemblées publiques trimestrielles et des activités amusantes pour tous;
~ Stationnement gratuit au bureau.


Cartographier les processus actuels/cibles et identifier des pistes d’automatisation/standardisation via des produits de données.
Analyse & création de valeur
Analyser de grands volumes de données multi-sources; Concevoir et fiabiliser des produits de données réutilisables (modèles sémantiques, couches de métriques, jeux de données certifiés) alignés sur les processus et contrats de données .
Créer des tableaux de bord (Power BI/Excel) et accompagner les utilisateurs dans l’interprétation.
Qualité, intégrité & gouvernance
Définir des règles de qualité (exactitude, exhaustivité, fraîcheur), suivre des SLA, traiter les écarts, documenter la lignée et les définitions.
promouvoir des définitions de métriques cohérentes et des contrats de données.

Exploiter le Lakehouse Databricks (tables Delta, SQL, notebooks) et les services Azure pour consommer des données gouvernées.
Utiliser des assistants IA (Databricks Assistant, copilotes BI/SQL, chatbots comme Genie) pour accélérer les requêtes, résumer et prototyper l’analyse de façon responsable.
comprendre les cas où le RAG sur données gouvernées renforce l’analytique.
Influencer la modélisation (dimensionnelle/sémantique) et la performance (partitionnement, indexation, mises en cache) avec l’ingénierie de données.

Expérience : 3+ ans en analytique/intelligence d’affaires avec impacts démontrables.
Indispensable : SQL avancé (requêtes complexes, CTE, fenêtres, performance).
Atout : Python (pandas/notebooks) pour analyses et automatisation légères.
Outils : Power BI (DAX, modélisation, mesures, RLS), Excel; exposition à Databricks et Azure (ADLS, Databricks SQL/Unity Catalog, Purview) ou plateformes cloud équivalentes.
Qualité des données : Validation, réconciliation et documentation systématiques; Communication : Vulgarisation claire, animation des parties prenantes, accompagnement des utilisateurs.

notions de contrats de données.
Notions d’expérimentation/tests A/B et d’analyse causale.

Data Analyst

We’re seeking a Data Analyst who blends sharp analytics with deep business/process understanding and a relentless commitment to data quality and integrity . You’ll partner with leaders across Sales, Operations, Marketing, Finance, Supply Chain, and HR to map processes, define KPIs, and turn data products and assets into measurable business value.
This role operates on our modern cloud stack (Azure + Databricks) and embraces practical AI tooling (e.g., corporate chatbots like Genie, BI/SQL copilots, Databricks Assistant, Azure OpenAI-powered capabilities) to accelerate insight generation. SQL is required; Python is a plus.

3 weeks of vacation;
~Flexible working hours;
~ Company health and dental plans, with an additional $300 personal wellness expense account;
~ Employee assistance program with access to a wide range of services from mental health to legal and financial counseling;
~ Company social events, including but not limited to webinars, quarterly town halls, and fun activities for all;
~ Casual dress code;
~ Free parking at the office.


to-be” processes and identify automation/standardization opportunities using data products.
Analysis & Value Realization
Build, iterate, and govern reusable data products (subject-area semantic models, metrics layers, certified datasets) that align to business processes and data contracts.
Deliver self-service dashboards and reports (Power BI/Excel) and coach users on interpreting insights.
Data Quality, Integrity & Governance
Define data quality rules (accuracy, completeness, timeliness), monitor with SLAs, reconcile exceptions, and document lineage/definitions.
champion consistent metric definitions and data contracts.
Cloud & AI Enablement
Leverage Databricks Lakehouse (Delta tables, SQL, notebooks) and Azure data services to consume curated, governed data.
Use AI assistants (e.g., Databricks Assistant, BI/SQL copilots, Genie/corporate chatbots) to speed up querying, summarize findings, and prototype analyses responsibly.
understand where RAG over governed data can safely improve analytics.
Collaborate with Data Engineering to influence modeling (dimensional/semantic) and performance (partitioning, indexing, caching).

Experience: 3+ years in data analysis/business intelligence or adjacent roles with demonstrable business impact.
Must-have: Strong SQL for complex querying, joins, CTEs, window functions, performance-aware analysis.
Nice-to-have: Python for analysis/automation (pandas, notebooks) and light data wrangling.
Tools: Power BI (DAX, data modeling, measures, row-level security), Excel; exposure to Databricks and Azure (ADLS, Databricks SQL/Unity Catalog, Purview) or comparable cloud analytics platforms.
Business acumen: Process mapping, KPI definition, ability to frame trade-offs and quantify outcomes.
Quality mindset: Habitual validation, reconciliation, and documentation; Communication: Crisp storytelling, stakeholder facilitation, and enablement of non-technical audiences.

familiarity with data contracts.
Hands-on with GenAI for analytics (prompt patterns, proof-of-concept copilots) with responsible-AI guardrails.
Familiarity with experimentation/AB testing and causal analysis in operational settings.

Please note that any offer of employment will be conditional upon a background check, including a criminal record check.
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