Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l?innovation : l?innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au c?ur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d?une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d?expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez-nous ! Nous recherchons un Data Analytics Engineer F/H capable de concevoir, structurer et exploiter des pipelines de données dans un environnement cloud moderne. Ce que vous ferez : Le rôle consiste à fiabiliser la donnée, construire les pipelines analytiques et produire des analyses exploitables pour les équipes métiers, en collaboration avec les équipes techniques et data. Le poste se situe à l?intersection entre : data engineering data analytics data visualisation Vos missions principales : Data Engineering Concevoir et optimiser des pipelines de données dans BigQuery Gérer la modélisation et la structuration des données Garantir la qualité, cohérence et fiabilité des datasets Data Analytics Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes Extraire et analyser des volumes importants de données Produire des analyses exploitables pour les équipes métier Data Processing & scripting Utiliser Python et ses bibliothèques analytiques Pandas NumPy PySpark Data Visualisation Concevoir des dashboards interactifs Identifier et suivre les KPIs métier Utiliser : Looker Looker Studio Data architecture Exploiter différents types de bases de données PostgreSQL MongoDB autres bases relationnelles ou NoSQL Comprendre et appliquer les architectures modernes : Data Lake Data Warehouse Cloud & DevOps Travailler dans des environnements cloud Google Cloud Platform Azure Mettre en place : CI/CD avec GitLab CI gestion du versionning avec Git Appliquer les principes DevOps pour améliorer les traitements data Collaboration & méthodes Travailler en méthodologie agile Scrum Sprint planning backlog refinement Collaborer avec : équipes métiers équipes data équipes techniques
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