Analytics Engineer

Il y a 2 jours

France skiils Temps plein

Tu es passionné(e) par la donnée et tu souhaites concevoir des modèles fiables qui permettent aux métiers de prendre les meilleures décisions ? Tu aimes transformer des données complexes en actifs analytiques robustes, industrialiser les pipelines et faire évoluer une Modern Data Stack ? Rejoins Data Factorii en tant qu' Analytics Engineer et participe à des projets Data à fort impact dans un environnement international.

Mais qu'est-ce que l'équipe Data Factorii adresse ?

En tant qu' Analytics Engineer H/F , tes missions seront de :

  • Construire et industrialiser les pipelines de transformation de données : Concevoir des pipelines fiables et automatisés alimentant les tableaux de bord, les analyses métier et les modèles d'intelligence artificielle.

  • Concevoir les modèles de données métiers : Développer et maintenir une couche sémantique performante afin de rendre la donnée accessible, cohérente et exploitable par les équipes métier.

  • Garantir la qualité des données : Mettre en place les bonnes pratiques de modélisation, de validation et de contrôle qualité afin d'assurer la fiabilité des données mises à disposition.

  • Faire évoluer les datasets analytiques : Maintenir et enrichir les modèles existants pour répondre à de nouveaux besoins fonctionnels et accompagner les évolutions des usages.

  • Contribuer à la stratégie Data : Participer aux choix techniques autour de la Modern Data Stack et promouvoir les bonnes pratiques d'Analytics Engineering.

  • Collaborer avec les équipes Data : Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists et les équipes Produit afin de développer des solutions répondant aux enjeux métiers.

  • Participer à l'amélioration continue : Être moteur dans l'évolution des standards, de la documentation, de la gouvernance des données et des pratiques de développement.

Ce que nous t'offrons ?

  • Un salaire attractif, évolutif selon ton expérience et tes compétences.

  • Des projets Data innovants dans un environnement international.

  • Des technologies modernes et une véritable culture Data.

  • Une montée en compétences continue sur les meilleures pratiques de l'Analytics Engineering.

  • Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.

  • Du télétravail partiel pour un meilleur équilibre entre vie professionnelle et personnelle.

  • Et surtout, l'opportunité de rejoindre une communauté d'experts passionnés par la Data.

Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ?

En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :

  • Tu es curieux(se), rigoureux(se) et orienté(e) qualité.

  • Tu apprécies travailler en équipe et partager tes connaissances.

  • Tu possèdes un excellent esprit d'analyse et de synthèse.

  • Tu es force de proposition et sensible aux bonnes pratiques de développement.

  • Tu aimes comprendre les enjeux métiers afin de construire des solutions à forte valeur ajoutée.

En 2nd, un bagage technique solide :

  • Une expérience de 4 ans minimum en tant qu' Analytics Engineer , Data Engineer ou 6 ans en Data Analyst avec une forte dimension Data Engineering.

  • Une excellente maîtrise de SQL et une bonne maîtrise de Python .

  • Une solide expérience avec Spark .

  • Une solide expérience avec dbt , notamment pour la modélisation et la transformation des données.

  • Une expertise sur Apache Airflow pour l'orchestration des pipelines.

  • Une expérience sur Databricks et l'environnement Cloud AWS .

  • Une bonne connaissance des architectures de données modernes et de la Modern Data Stack .

  • Une solide expérience en modélisation dimensionnelle ( Kimball , Data Vault , One Big Table ...).

  • Une bonne maîtrise de Git , GitHub , des pratiques CI/CD et des outils de développement.

  • Une bonne compréhension des notions de Data Lineage , Data Governance et de documentation des données.

  • Un bon niveau d'anglais pour évoluer dans un environnement international.

  • Une expérience des méthodologies Agile ( Scrum/Kanban ).

Les petits plus qui feront la différence :

  • Une connaissance de Great Expectations pour la qualité des données.

  • Une expérience avec Tableau .

  • Une curi