En tant qu'Analytics Engineer, tu interviens sur des problématiques à la croisée de la data science, de la data analyse et de la data ingénierie et ton rôle est de mettre en place pour nos clients ou nos besoins internes des datasets pertinents : bien modélisés, documentés, fiables en termes de qualité et de disponibilité, répondant aux besoins des usages ultérieurs. Pour cela, tu interviens à différents stades des projets : Analyse des besoins d'accès aux données, en collaboration avec les utilisateurs business, data analysts et dataviz engineers Mise en place des flux et modèles de données, en se basant sur des stacks data modernes (SQL, dbt, outils ELTs, GCP/Azure/AWS/Snowflake, .) Exposition des données dans les outils BI & visualisation Maintenance des pipelines et mise en place d'alertes & tests de qualité de données Quelques exemples de missions à titre d'illustration : Contribution à la construction d'une Customer Data Platform pour un grand retailer (8 marques / 30+ pays) Migration d'une large infrastructure de dashboards basés sur un stack Supermetrics vers un stack Adverity+BigQuery Mise en place d'outils de pilotage de bout en bout pour plusieurs startups en forte croissance Polyvalent-e, tu as à cœur de comprendre les besoins de tes interlocuteurs pour les traduire en structures de données exploitables et de bonne qualité Qualifications Issu-e d'une école d'ingénieurs ou équivalent, tu possèdes une expérience professionnelle d'au moins 6 mois sur un poste similaire et souhaite t'orienter vers ce rôle à la croisée des métiers de la data. Tu maîtrises très bien SQL et tu as une première expérience sur les modern data stacks : plateformes cloud (Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake), outils ELTs, dbt, . La maîtrise de Python est un plus. Tu as de bonnes capacités d'analyse et souhaite travailler sur des projets analytique de bout en bout en faisant preuve d'autonomie et de rigueur.