Analytics Engineer (H/F)

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 et participe à des projets Data à fort impact dans un environnement international.

Missions

En tant qu'Analytics Engineer, 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.

Profil recherché

Savoir-être

• 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.

Bagage technique

• 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

• Une connaissance de Great Expectations pour la qualité des données.
• Une expérience avec Tableau.
• Une curiosité pour les outils de la Modern Data Stack tels que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow.
• Une forte appétence pour les problématiques de performance, de qualité des données et d'optimisation des modèles analytiques.

Processus de recrutement

1. LE MATCHING : Votre dossier est sélectionné.
2. LA RENCONTRE : Axé sur le savoir-être.
3. LA VALIDATION : Axée sur le savoir-faire avec notre leader technique.

#deveniruneskilleuse #devenirunskilleur