Analytics Engineer (H/F)
Indexed description
Cette structure en forte croissance accompagne des pure players issus de secteurs variés, avec une approche experte, pragmatique et orientée impact business.
Description Du Poste
En tant que Analytics Engineer, tu interviendras sur la conception, la structuration et l’activation de stacks data complètes pour différents clients. Ton rôle sera d’accompagner la mise en place d’architectures fiables, exploitables et orientées décisionnel, depuis l’ingestion jusqu’à la valorisation des données.
Tu participeras à des projets variés mêlant engineering, analytics, gouvernance et data products, avec un fort impact sur les enjeux business des clients.
Tes missions
Construction et structuration des stacks data
- Concevoir et déployer des architectures data complètes adaptées aux besoins clients.
- Mettre en place les flux de collecte, transformation, consolidation et stockage des données.
- Structurer les modèles de données pour garantir leur lisibilité, leur performance et leur maintenabilité.
- Développer les pipelines de transformation et les modèles analytiques.
- Concevoir des dashboards décisionnels clairs et actionnables.
- Participer à l’activation des données pour les équipes métiers (marketing, produit, direction…).
- Mettre en place des dispositifs de contrôle de qualité des données et d’alerting.
- Structurer la gouvernance data : ownership, accès, documentation, règles d’usage.
- Construire des semantic layers facilitant l’exploitation des données par les équipes.
- Concevoir de petits produits data à forte valeur ajoutée (interfaces, outils internes, automatisations).
- Participer à des projets intégrant des briques IA ou d’analyse avancée.
- Proposer des améliorations techniques et méthodologiques sur les stacks clients.
- Minimum 3 ans d’expérience (post-alternance) sur un rôle similaire.
- Une alternance en data engineering / analytics engineering / BI est fortement appréciée.
- SQL et Python
- Snowflake
- DBT
- GitHub
- Power BI
- AWS
- Esprit analytique et rigueur technique.
- Capacité à vulgariser des sujets data auprès d’interlocuteurs non techniques.
- Curiosité, autonomie et goût pour la résolution de problèmes complexes.
- Sens du service et bon relationnel client.
- Anglais : un plus.
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