Analytics Engineer - Data Engineer H/F
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Job description
Dans le cadre du dĂ©veloppement dâune plateforme digitale Ă grande Ă©chelle, nous recherchons un(e) Analytics Engineer / Data Engineer expĂ©rimentĂ©(e) pour rejoindre une Ă©quipe Data intervenant sur des problĂ©matiques Ă fort impact dans un environnement retail international.
LâĂ©quipe accompagne les Ă©quipes digitales et mĂ©tiers en mettant Ă leur disposition des donnĂ©es fiables, structurĂ©es et directement exploitables. Lâobjectif est de dĂ©velopper une analytique toujours plus performante et dâintĂ©grer la donnĂ©e au coeur des outils opĂ©rationnels afin dâamĂ©liorer la prise de dĂ©cision et lâefficacitĂ© des Ă©quipes.
Vos principales missions
- Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation alimentant dashboards, analyses et modĂšles dâIA ;
- Construire et faire évoluer la semantic layer sur des domaines métiers tels que la supply chain et la production ;
- Concevoir des datasets robustes, fiables et adaptĂ©s Ă une diversitĂ© croissante de cas dâusage ;
- Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants ;
- Contribuer aux choix dâarchitecture et Ă la stratĂ©gie des stacks techniques Data ;
- Garantir la qualité, la documentation, le lineage et la gouvernance des données exposées ;
- Optimiser les performances des traitements et des infrastructures Data ;
- Participer aux communautés internes Analytics Engineering / Data Engineering et contribuer au partage des bonnes pratiques.
Environnement technique
Data Platform : AWS, Databricks, AWS Glue, S3 Programmation : SQL, Python, Scala Orchestration : Airflow Data Modeling & Transformation : dbt Data Quality : Great Expectations Software Delivery : Git, GitHub, Make, CI/CD ĂcosystĂšme complĂ©mentaire : Spark, Tableau, Cette mission offre lâopportunitĂ© de travailler sur des problĂ©matiques Data Ă grande Ă©chelle, au croisement de lâAnalytics Engineering, du Data Engineering et de lâIA.
Vous interviendrez sur des enjeux concrets dâindustrialisation, de modĂ©lisation, de qualitĂ© et de performance de la donnĂ©e, avec un impact direct sur les usages mĂ©tiers et opĂ©rationnels.
Vous rejoindrez un environnement technique moderne, international et collaboratif, avec une rĂ©elle capacitĂ© Ă contribuer aux choix dâarchitecture, faire Ă©voluer les pratiques Data et partager votre expertise au sein dâune communautĂ© technique expĂ©rimentĂ©e.
Requirements
Profil recherchĂ©Vous disposez dâau moins 3 ans dâexpĂ©rience en tant quâAnalytics Engineer ou Data Engineer, ou dâenviron 5 ans dâexpĂ©rience en Data Analysis avec une exposition significative aux problĂ©matiques de Data Engineering.Vous avez une expĂ©rience solide sur plusieurs des sujets suivants :Un environnement Cloud majeur : AWS, GCP ou Azure ;Des technologies Data telles que Databricks, Hive, Redshift ou Airflow, notamment sur des problĂ©matiques de performance et dâoptimisation ;Une excellente maĂźtrise de SQL et/ou Python ;La modĂ©lisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ;La conception et lâindustrialisation de pipelines de transformation avec dbt ;Les bonnes pratiques de dĂ©veloppement : Git, GitHub, CI/CD, IDE et Terminal ;Les problĂ©matiques de data lineage, data governance, qualitĂ© et documentation.Vous ĂȘtes Ă lâaise dans un environnement international et disposez dâun bon niveau dâanglais professionnel.Au-delĂ de la technique, nous recherchons une personne apprĂ©ciant les environnements collaboratifs et agiles (Scrum / Kanban), avec un vĂ©ritable sens du service, de la qualitĂ© et du collectif.Les plusUne expĂ©rience avec Spark, Airflow ou Tableau sera apprĂ©ciĂ©e, ainsi quâune bonne connaissance de la Modern Data Stack.Une curiositĂ© pour des technologies Ă©mergentes telles que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow constituera Ă©galement un plus.Pourquoi rejoindre cette mission ?Cette mission offre lâopportunitĂ© de travailler sur des problĂ©matiques Data Ă grande Ă©chelle, au croisement de lâAnalytics Engineering, du Data Engineering et de lâIA.Vous interviendrez sur des enjeux concrets dâindustrialisation, de modĂ©lisation, de qualitĂ© et de performance de la donnĂ©e, avec un impact direct sur les usages mĂ©tiers et opĂ©rationnels.Vous rejoindrez un environnement technique moderne, international et collaboratif, avec une rĂ©elle capacitĂ© Ă contribuer aux choix dâarchitecture, faire Ă©voluer les pratiques Data et partager votre expertise au sein dâune communautĂ© technique expĂ©rimentĂ©e., Vous disposez dâau moins 3 ans dâexpĂ©rience en tant quâAnalytics Engineer ou Data Engineer, ou dâenviron 5 ans dâexpĂ©rience en Data Analysis avec une exposition significative aux problĂ©matiques de Data Engineering.
Vous avez une expérience solide sur plusieurs des sujets suivants :
- Un environnement Cloud majeur : AWS, GCP ou Azure ;
- Des technologies Data telles que Databricks, Hive, Redshift ou Airflow, notamment sur des problĂ©matiques de performance et dâoptimisation ;
- Une excellente maĂźtrise de SQL et/ou Python ;
- La modélisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ;
- La conception et lâindustrialisation de pipelines de transformation avec dbt ;
- Les bonnes pratiques de développement : Git, GitHub, CI/CD, IDE et Terminal ;
- Les problématiques de data lineage, data governance, qualité et documentation.
Vous ĂȘtes Ă lâaise dans un environnement international et disposez dâun bon niveau dâanglais professionnel.
Au-delà de la technique, nous recherchons une personne appréciant les environnements collaboratifs et agiles (Scrum / Kanban), avec un véritable sens du service, de la qualité et du collectif.
Les plus
Une expĂ©rience avec Spark, Airflow ou Tableau sera apprĂ©ciĂ©e, ainsi quâune bonne connaissance de la Modern Data Stack.
Une curiosité pour des technologies émergentes telles que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow constituera également un plus., Anglais Scala SQL AWS Git Python Gouvernance des données
Benefits & conditions
Localisation : Paris Durée : 12 mois Télétravail : 2-3 jours par semaine, Taux journalier :Salaire selon profil
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