Analytics Engineer - Data Engineer H/F

Propertyvalue
Paris, France
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Role details

Contract type
Temporary contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
3 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English

Tech stack

Airflow Amazon Web Services Amazon S3 Data Analysis Microsoft Azure Cloud Computing Continuous Integration Data Governance Data Infrastructure Data Vault Modeling Data Warehousing Dimensional Modeling
+15 more
Github Apache Hive Python (Programming Language) Scrum Methodology Scala (Programming Language) SQL Databases Tableau (Software) Google Cloud Apache Spark Git Information Technology Data Lineage AWS Glue Amazon Redshift Databricks

Job description

Dans le cadre du dĂ©veloppement d’une 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.

L’équipe accompagne les Ă©quipes digitales et mĂ©tiers en mettant Ă  leur disposition des donnĂ©es fiables, structurĂ©es et directement exploitables. L’objectif est de dĂ©velopper une analytique toujours plus performante et d’intĂ©grer la donnĂ©e au coeur des outils opĂ©rationnels afin d’amĂ©liorer la prise de dĂ©cision et l’efficacitĂ© des Ă©quipes.

Vos principales missions

  • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation alimentant dashboards, analyses et modĂšles d’IA ;
  • Construire et faire Ă©voluer la semantic layer sur des domaines mĂ©tiers tels que la supply chain et la production ;
  • Concevoir des datasets robustes, fiables et adaptĂ©s Ă  une diversitĂ© croissante de cas d’usage ;
  • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants ;
  • Contribuer aux choix d’architecture et Ă  la stratĂ©gie des stacks techniques Data ;
  • Garantir la qualitĂ©, la documentation, le lineage et la gouvernance des donnĂ©es exposĂ©es ;
  • Optimiser les performances des traitements et des infrastructures Data ;
  • Participer aux communautĂ©s 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 ÉcosystĂšme complĂ©mentaire : Spark, Tableau, Cette mission offre l’opportunitĂ© de travailler sur des problĂ©matiques Data Ă  grande Ă©chelle, au croisement de l’Analytics Engineering, du Data Engineering et de l’IA.

Vous interviendrez sur des enjeux concrets d’industrialisation, 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 d’architecture, faire Ă©voluer les pratiques Data et partager votre expertise au sein d’une communautĂ© technique expĂ©rimentĂ©e.

Requirements

Profil recherchĂ©Vous disposez d’au moins 3 ans d’expĂ©rience en tant qu’Analytics Engineer ou Data Engineer, ou d’environ 5 ans d’expĂ©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 d’optimisation ;Une excellente maĂźtrise de SQL et/ou Python ;La modĂ©lisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ;La conception et l’industrialisation 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  l’aise dans un environnement international et disposez d’un bon niveau d’anglais 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 qu’une 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 l’opportunitĂ© de travailler sur des problĂ©matiques Data Ă  grande Ă©chelle, au croisement de l’Analytics Engineering, du Data Engineering et de l’IA.Vous interviendrez sur des enjeux concrets d’industrialisation, 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 d’architecture, faire Ă©voluer les pratiques Data et partager votre expertise au sein d’une communautĂ© technique expĂ©rimentĂ©e., Vous disposez d’au moins 3 ans d’expĂ©rience en tant qu’Analytics Engineer ou Data Engineer, ou d’environ 5 ans d’expĂ©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 d’optimisation ;
  • Une excellente maĂźtrise de SQL et/ou Python ;
  • La modĂ©lisation dimensionnelle : Kimball, Data Vault, OBT ;
  • La conception et l’industrialisation 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  l’aise dans un environnement international et disposez d’un bon niveau d’anglais 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 qu’une 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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