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# Analytics Engineer H/F

- **Company:** Cherrypick
- **Location:** France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Automation of Tests, BigQuery, Software Quality, Code Review, Continuous Integration, Data Dictionary, Information Engineering, Python (Programming Language), Raw Data, SQL Databases, WebKit, Google Cloud, Delivery Pipeline, Git
- **Published:** September 3, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/82946983.html

## About the Role

Profil recherché Environnement Technique & Compétences ClésDomaineNiveau attenduStack & OutilsTransformation / ModélisationExpert (Must-have)dbt (2 à 3 ans min. : tests, macros, architecture), SQL Avancé, Modélisation Data WarehouseExpert (Must-have)GCP (BigQuery) : optimisation de requêtes, finOps et gestion des coûts.Restitution / Data AnalysisMaitrise (Must-have)Metabase (Dashboards, requêtage), analyses produit (Cohort, Funnel, LTV).DevOps & VersioningMaitrise (Must-have)Git, pipelines CI/CD appliqués à la Data.Orchestration & Data OpsNice-to-haveDagster, Airbyte, Datahub, Python. Le Profil Recherché : L'Architecte des Données MétiersFormation & Expérience : Diplômé(e) d'un Bac +5 (École d'Ingénieurs, Master 2 informatique/Data), vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience globale en Data, dont une pratique intensive et avérée de dbt en production.Soft Skills :Sensibilité Business : Capacité à dialoguer directement avec des interlocuteurs
exigeants (Comex, Finance, Growth) pour traduire un besoin métier complexe en métriques claires.Rigueur d'ingénierie : Attachement aux bonnes pratiques de développement (code propre, documenté, testé et réutilisable).Autonomie, esprit d'initiative et orientation vers l'impact business.

Mais aussi...

Taux journalier :550.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}, DomaineNiveau attenduStack & OutilsTransformation / ModélisationExpert (Must-have)dbt (2 à 3 ans min. : tests, macros, architecture), SQL Avancé, Modélisation Data WarehouseExpert (Must-have)GCP (BigQuery) : optimisation de requêtes, finOps et gestion des coûts.Restitution / Data AnalysisMaitrise (Must-have)Metabase (Dashboards, requêtage), analyses produit (Cohort, Funnel, LTV).DevOps & VersioningMaitrise (Must-have)Git, pipelines CI/CD appliqués à la Data.Orchestration & Data OpsNice-to-haveDagster, Airbyte, Datahub, Python.

Le Profil Recherché : L'Architecte des Données Métiers

 * Formation & Expérience : Diplômé(e) d'un Bac +5 (École d'Ingénieurs, Master 2 informatique/Data), vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience globale en Data, dont une pratique intensive et avérée de dbt en production.
 * Soft Skills :
 + Sensibilité Business : Capacité à dialoguer directement avec des interlocuteurs exigeants (Comex, Finance, Growth) pour traduire un besoin métier complexe en métriques claires.
 + Rigueur d'ingénierie : Attachement aux bonnes pratiques de développement (code propre, documenté, testé et réutilisable).
 + Autonomie, esprit d'initiative et orientation vers l'impact business., Business Intelligence
Google cloud platform
SQL
Git
Création d'une base documentaire
Pro-activité
Python
Autonomie

## Description

Le Contexte : La Rigueur Logique au Service des Métriques Stratégiques

Au sein du pôle Data, nous structurons notre plateforme décisionnelle pour accompagner la croissance rapide de nos activités et éclairer les prises de décision du Comex et des directions opérationnelles (Growth, Finance, Sales).

Nous recherchons un(e) Analytics Engineer Senior. Doté(e) d'un profil hybride, vous combinez l'excellence technique d'un ingénieur de données (rigueur logicielle, modélisation) et la sensibilité produit/business d'un Data Analyst pour transformer des données brutes en modèles fiables, documentés et directement exploitables.

Vos Missions : Transformation dbt, Performance BigQuery & Product Analytics

Rattaché(e) à l'équipe Data, vos responsabilités couvrent l'intégralité du cycle de transformation et de valorisation :

 1. Ingénierie & Transformation dbt (Majeure) :

 - Concevoir, optimiser et tester la couche de transformation de données (couches staging, intermediate, marts) en appliquant la méthodologie de modélisation Kimball.
 - Appliquer les exigences de la qualité logicielle aux données : écriture de tests automatisés, création de macros dbt, intégration dans les chaînes CI/CD et réalisation des revues de code (Code Reviews).

 2. Optimisation & Performance BigQuery :

 - Optimiser les requêtes SQL complexes et structurer les tables (partitionnement, clustering) pour garantir des temps de réponse rapides.
 - Maîtriser et rationaliser les coûts d'exécution et de stockage sur Google Cloud Platform (BigQuery).

 3. BI, Data Analysis & Impact Business :

 - Concevoir et maintenir des tableaux de bord et visualisations sous Metabase pour les différentes équipes métiers.
 - Mener des analyses ad-hoc à fort impact (analyse de funnels de conversion, études de cohortes, suivi de la rétention client) pour alimenter le Comex, la Finance, le Sales et la Growth.

 4. Gouvernance & Métriques :

 - Maintenir et enrichir la documentation technique ainsi que le dictionnaire de données.
 - Définir, harmoniser et structurer le catalogue des métriques clés de l'entreprise (Single Source of Truth).


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