Analytics Engineer (databricks, spark, AWS) (H/F)

Skiils; Suresnes, Lille; Sur place; EUR 60 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle et titre de transport pris en

Télétravail partiel

Culture Data et projets innovants

Résumé du poste

Data Factorii recherche un Analytics Engineer (H/F) pour construire et industrialiser les pipelines de données, concevoir des modèles métiers et assurer la qualité des données au sein d’un environnement international.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists et les équipes Produit pour délivrer des solutions à forte valeur métier et participer à l’évolution continue des standards et de la gouvernance des données.

Qualifications

• Expérience minimale de 4 ans en Analytics Engineering, Data Engineering ou 6 ans en Data Analysis avec forte dimension Data Engineering.
• Maîtrise avancée de SQL et Python, avec bonne connaissance de Spark et dbt.
• Connaissance solide de l’architecture Modern Data Stack et des environnements Cloud AWS.
• Bon niveau d’anglais pour évoluer dans un environnement international.

Responsabilités

• Construire et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant dashboards, analyses métier et modèles IA.
• Concevoir et maintenir une couche sémantique fiable pour les équipes métier.
• Garantir la qualité des données via modélisation, validation et contrôle qualité.
• Maintenir et enrichir les datasets analytiques pour répondre à de nouveaux besoins.
• Participer à la stratégie Data et aux choix techniques autour de la Modern Data Stack.
• Collaborer avec Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists et les équipes Produit.

Connaissances

SQL

Python

Spark

dbt

Apache Airflow

Databricks

AWS Cloud

Data Modeling (Kimball/Data Vault)

Data Governance

Data Lineage

Git / GitHub / CI/CD

Tableau

Great Expectations

Polars

DuckDB

Modern Data Stack

Data Quality

English Proficiency

Agile (Scrum/Kanban)

Outils

Apache Airflow

Databricks

Tableau

GitHub

Description du poste

Tu es passionné(e) par la donnée et tu souhaites concevoir des modèles fiables qui permettent aux métiers de prendre les meilleures décisions ? Tu aimes transformer des données complexes en actifs analytiques robustes, industrialiser les pipelines et faire évoluer une Modern Data Stack ? Rejoins Data Factorii en tant qu’Analytics Engineer et participe à des projets Data à fort impact dans un environnement international.

Mais qu’est-ce que l’équipe Data Factorii adresse ?

En tant qu’Analytics Engineer H/F, tes missions seront de :

• Construire et industrialiser les pipelines de transformation de données : Concevoir des pipelines fiables et automatisés alimentant les tableaux de bord, les analyses métier et les modèles d’intelligence artificielle.

• Concevoir les modèles de données métiers : Développer et maintenir une couche sémantique performante afin de rendre la donnée accessible, cohérente et exploitable par les équipes métier.

• Garantir la qualité des données : Mettre en place les bonnes pratiques de modélisation, de validation et de contrôle qualité afin d’assurer la fiabilité des données mises à disposition.

• Faire évoluer les datasets analytiques : Maintenir et enrichir les modèles existants pour répondre à de nouveaux besoins fonctionnels et accompagner les évolutions des usages.

• Contribuer à la stratégie Data : Participer aux choix techniques autour de la Modern Data Stack et promouvoir les bonnes pratiques d’Analytics Engineering.

• Collaborer avec les équipes Data : Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists et les équipes Produit afin de développer des solutions répondant aux enjeux métiers.

• Participer à l’amélioration continue : Être moteur dans l’évolution des standards, de la documentation, de la gouvernance des données et des pratiques de développement.

Ce que nous t’offrons ?

• Un salaire attractif, évolutif selon ton expérience et tes compétences.

• Des projets Data innovants dans un environnement international.

• Des technologies modernes et une véritable culture Data.

• Une montée en compétences continue sur les meilleures pratiques de l’Analytics Engineering.

• Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.

• Du télétravail partiel pour un meilleur équilibre entre vie professionnelle et personnelle.

• Et surtout, l’opportunité de rejoindre une communauté d’experts passionnés par la Data.

Concrètement, qu’est-ce qu’on demande ? En 1er, un savoir‑être en phase avec notre culture : Tu es curieux(se), rigoureux(se) et orienté(e) qualité. Tu apprécies travailler en équipe et partager tes connaissances. Tu possèdes un excellent esprit d’analyse et de synthèse. Tu es force de proposition et sensible aux bonnes pratiques de développement. Tu aimes comprendre les enjeux métiers afin de construire des solutions à forte valeur ajoutée. En 2nd, un bagage technique solide : Une expérience de 4 ans minimum en tant qu’Analytics Engineer, Data Engineer ou 6 ans en Data Analyst avec une forte dimension Data Engineering. Une excellente maîtrise de SQL et une bonne maîtrise de Python. Une solide expérience avec Spark. Une solide expérience avec dbt, notamment pour la modélisation et la transformation des données. Une expertise sur Apache Airflow pour l’orchestration des pipelines. Une expérience sur Databricks et l’environnement Cloud AWS. Une bonne connaissance des architectures de données modernes et de la Modern Data Stack. Une solide expérience en modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault, One Big Table…). Une bonne maîtrise de Git, GitHub, des pratiques CI/CD et des outils de développement. Une bonne compréhension des notions de Data Lineage, Data Governance et de documentation des données. Un bon niveau d’anglais pour évoluer dans un environnement international. Une expérience des méthodologies Agile (Scrum/Kanban). Les petits plus qui feront la différence : Une connaissance de Great Expectations pour la qualité des données. Une expérience avec Tableau. Une curiosité pour les outils de la Modern Data Stack tels que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow. Une forte appétence pour les problématiques de performance, de qualité des données et d’optimisation des modèles analytiques. Et surtout, tu souhaites contribuer à construire des plateformes analytiques modernes qui permettent aux métiers d’exploiter pleinement la valeur de leurs données ? Alors rejoins Data Factorii et participe à la construction des solutions Data de demain !