Contexte du posteL?Analytics Engineer est chargé de délivrer des datasets modélisés pour un domaine métier afin d'accélérer les cas d?usage. Il en assure la qualité, la disponibilité, le suivi et l?accessibilité, pour permettre aux utilisateurs d?exploiter efficacement les données (Self Service Analytics, analyses, modèles, dashboards).
Missions principales1. Délivrer les bonnes données, à tempsAssurer le rafraîchissement fréquent et fiable des données pour soutenir la prise de décision.
Garantir la stabilité et la fiabilité des datasets exposés.
Corriger rapidement les données corrompues.
Anticiper et planifier l?évolution des datasets.
Déployer les évolutions avec un délai court mais soutenable.
2. User CentricConnaître les utilisateurs et comprendre leurs usages métiers.
Collaborer avec les PM Analytics, Data Analysts, Data Scientists et BI Engineers.
Automatiser puis industrialiser les datasets nécessaires aux use cases.
Suivre et mesurer l?utilisation réelle des datasets.
Définir et communiquer le niveau de confiance dans les données.
Informer sur l?état et les éventuelles corruptions des datasets.
3. Playmaker / Team playerParticiper au recrutement et à l?onboarding des nouveaux membres.
Contribuer à la communauté Data (partage d?expérience, ateliers, revues de code, pair programming).
Collaborer avec les équipes Core Data Products pour fiabiliser les pipelines.
Être force d?entraide et de transmission auprès des autres Analytics Engineers.
4. Better WayAméliorer en continu les pratiques de delivery data.
Faire évoluer la stack et les outils.
Être proactif sur l?amélioration des processus.
Contribuer à la réduction de l?impact écologique et économique des solutions déployées.
Compétences techniques : Data modeling
dbt
SQL
Tests and expectations
Git
Airflow
Python
Spark
Data Architecture
Databricks
Redshift
Indicateurs de performanceFiabilité et fraîcheur des données exposées
Temps de correction des anomalies
Fréquence des déploiements et time to market des datasets
Satisfaction et autonomie des utilisateurs
Contribution à la communauté Data et aux rituels d?équipe
Profil candidat:
Compétences techniques : Data modeling
dbt
SQL
Tests and expectations
Git
Airflow
Python
Spark
Data Architecture
Databricks
Redshift
Indicateurs de performanceFiabilité et fraîcheur des données exposées
Temps de correction des anomalies
Fréquence des déploiements et time to market des datasets
Satisfaction et autonomie des utilisateurs
Contribution à la communauté Data et aux rituels d?équipe
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