Développeur SAP BI/BW

Lorsque vous faites partie de Thermo Fisher Scientific, vous effectuerez un travail stimulant et ferez partie d'une équipe qui valorise la performance, la qualité et l'innovation. En tant que membre d'une organisation mondiale prospère et en croissance, vous serez encouragé à donner le meilleur de vous-même. Avec un chiffre d'affaires de plus de 40 milliards de dollars et le plus grand investissement en R&D de l'industrie, nous offrons à nos collaborateurs les ressources et les opportunités pour apporter des contributions significatives au monde. 

Informations spécifiques au lieu/division 

L'équipe Business Intelligence Delivery and Operations fait partie de la fonction informatique d'entreprise sous l'Organisation Technologie d'Entreprise. L'équipe BI est responsable des services de données, du lac de données et des services analytiques pour les clients internes de Thermo Fisher Scientific 

Comment aurez-vous un impact ? 

Le rôle de développeur ingénieur de données offre une opportunité aux chercheurs d'emploi dans le domaine des données qui détiennent actuellement un diplôme en science des données, analyse de données, ingénierie informatique ou un diplôme d'ingénierie similaire. Les individus travailleront avec une équipe de analystes de données, ingénieurs de données dans un environnement analytique BI dynamique. Le candidat contribuera aux projets de développement, aux pilotes et fera progresser les meilleures pratiques de conception. 

Que ferez-vous ? 

• Solutions IA & données : Soutenir le prototypage, les tests et la mise en œuvre de cas d'utilisation de données et d'IA en utilisant Databricks, SAP Business AI, ou tout service cloud IA 
  ( aws ou azure) 

• Intégration LLM & API : Aider à construire et intégrer des capacités IA en utilisant les API LLM, des connecteurs API personnalisés (comme MCP), ou des workflows de récupération pour améliorer les livrables analytiques. 

• Ingénierie des données & modélisation : Participer à l'acquisition, au nettoyage, à la transformation et à la cartographie des données pour construire des modèles de données propres pour le reporting analytique et les applications IA ou cas d'utilisation dans l'écosystème SAP et non-SAP. 

• Développement de pipelines & ETL : Évaluer les sources de données, concevoir des pipelines ETL/ELT basiques, et effectuer la préparation des données ainsi que le développement des règles métier. 

• Automatisation des processus : Identifier et automatiser les flux de travail de données répétitifs, les tâches de test et les scripts de surveillance en utilisant Python et SQL. 

• Documentation & support : Créer et maintenir la documentation technique pour les intégrations et applications. Supporter les incidents, demandes et activités de support opérationnel selon les cycles de vie ITSM standards. 

• Préparation opérationnelle : Participer aux plannings d'astreinte pour traiter les incidents opérationnels critiques et les problèmes de pipeline de données selon les besoins. 

• Effectuer toutes autres tâches connexes assignées. 

Comment y parvenir ? 

• Avoir 3–5 d'années d'expérience pratique en ingénierie des données, développement logiciel ou analyse de données avec une exposition pratique aux plateformes de données modernes. 

• Maîtrise pratique de l'écriture de code Python propre, de la consommation d'API REST, et du travail avec des frameworks IA modernes. 

• Capacité à travailler de manière autonome et en tant que membre d'une équipe interfonctionnelle à travers le monde. 

• Forte volonté d'apprendre les systèmes d'entreprise (comme SAP) et d'innover de nouvelles solutions. 

• Passionné par les applications, l'analytique et la productivité des utilisateurs finaux. 

• Orientation client exceptionnelle. 

• Diplôme avec spécialisation en informatique, science des données, ingénierie logicielle (ou équivalent) d'une université accréditée (préféré). 

• Master en informatique ou domaine technique connexe d'une université accréditée (souhaité). 

Compétences en outils & technologies 

• Programmation & SQL : Excellente maîtrise de Python (Pandas, intégration API) et des requêtes SQL complexes (Indispensable). 

• Modern Data Stack : Expérience pratique avec Databricks, PySpark, ou plateformes de données cloud similaires (Indispensable). 

• Intégration IA & API : Expérience avec les API LLM (ex. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI) ou construction d'intégrations/prototypes pilotés par API (Indispensable).