Descriptif du poste:\n\nSalaire: 42 000 € - 60 000 € par an\nTu 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.\nMais qu'est-ce que l'équipe Data Factorii adresse ?\nEn tant qu'Analytics Engineer H/F, tes missions seront de :\n* \nConstruire 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.\n* \nConcevoir 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.\n* \nGarantir 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.\n* \nFaire évoluer les datasets analytiques : Maintenir et enrichir les modèles existants pour répondre à de nouveaux besoins fonctionnels et accompagner les évolutions des usages.\n* \nContribuer à la stratégie Data : Participer aux choix techniques autour de la Modern Data Stack et promouvoir les bonnes pratiques d'Analytics Engineering.\n* \nCollaborer 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.\n* \nParticiper à l'amélioration continue : Être moteur dans l'évolution des standards, de la documentation, de la gouvernance des données et des pratiques de développement.\nCe que nous t'offrons ?\n* \nUn salaire attractif, évolutif selon ton expérience et tes compétences.\n* \nDes projets Data innovants dans un environnement international.\n* \nDes technologies modernes et une véritable culture Data.\n* \nUne montée en compétences continue sur les meilleures pratiques de l'Analytics Engineering.\n* \nUne mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.\n* \nDu télétravail partiel pour un meilleur équilibre entre vie professionnelle et personnelle.\n\nProfil recherché:\n\nConcrètement, qu'est-ce qu'on demande ?\nEn 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :\n* \nTu es curieux(se), rigoureux(se) et orienté(e) qualité.\n* \nTu apprécies travailler en équipe et partager tes connaissances.\n* \nTu possèdes un excellent esprit d'analyse et de synthèse.\n* \nTu es force de proposition et sensible aux bonnes pratiques de développement.\n* \nTu aimes comprendre les enjeux métiers afin de construire des solutions à forte valeur ajoutée.\nEn 2nd, un bagage technique solide :\n* \nUne expérience de 4 ans minimum en tant qu'Analytics Engineer, Data Engineer ou 6 ans min en Data Analyst avec une forte dimension Data Engineering.\n* \nUne excellente maîtrise de SQL et une bonne maîtrise de Python.\n* \nUne solide expérience avec Spark.\n* \nUne solide expérience avec dbt, notamment pour la modélisation et la transformation des données.\n* \nUne expertise sur Apache Airflow pour l'orchestration des pipelines.\n* \nUne expérience sur Databricks et l'environnement Cloud AWS.\n* \nUne bonne connaissance des architectures de données modernes et de la Modern Data Stack.\n* \nUne solide expérience en modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault, One Big Table...).\n* \nUne bonne maîtrise de Git, GitHub, des pratiques CI/CD et des outils de développement.\n* \nUne bonne compréhension des notions de Data Lineage, Data Governance et de documentation des données.\n* \nUn bon niveau d'anglais pour évoluer dans un environnement international.\n* \nUne expérience des méthodologies Agile (Scrum/Kanban).\nLes petits plus qui feront la différence :\n* \nUne connaissance de Great Expectations pour la qualité des données.\n* \nUne expérience avec Tableau.\n* \nUne curiosité pour les outils de la Modern Data Stack tels que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow.