Descriptif du poste: Le contexte : Un groupe en forte croissance, engagé dans une transformation data ambitieuse, renforce son équipe centrale dédiée à l'analytics et à la valorisation des données. Dans ce cadre, il crée un rôle de Manager Analytics Engineering pour structurer ses pratiques analytiques, piloter une équipe technique et accélérer l'adoption du self-service data au sein des métiers. Ce poste s'inscrit dans une organisation décentralisée où la data devient un levier clé de performance et de décision. Vos enjeux : Vous intervenez comme référent analytics et leader technique, avec un double rôle de structuration et d'accompagnement des équipes. À ce titre, vous serez amené(e) à : * Définir l'orientation stratégique de la plateforme analytics et en assurer le déploiement progressif * Piloter une équipe d'ingénieurs data/analytics et accompagner leur montée en compétence * Mettre en place des cadres méthodologiques pour la modélisation, la qualité et la gouvernance des données * Industrialiser les flux analytiques et fiabiliser la chaîne de production data * Faire évoluer les outils internes vers une approche plateforme et produit data * Favoriser l'adoption des usages data auprès des équipes métiers * Structurer la documentation, les standards et les pratiques de data management * Contribuer à l'innovation data (IA, analytics avancé, automatisation)   Profil recherché:   * Expérience confirmée (6 ans ou plus) en data modeling, analytics engineering ou data architecture * Première expérience réussie en management d'équipe technique * Très forte expertise en SQL et outils de transformation analytique (type dbt ou équivalent) * Pratique de Python pour l'automatisation et l'industrialisation * Expérience sur des environnements data cloud modernes * Capacité à structurer, fédérer et accompagner une communauté technique * Appétence pour la gouvernance data, la qualité, la conformité et les outils de data management * Curiosité et esprit d'innovation, notamment autour de l'IA appliquée à la data Environnement & stack : * Plateformes cloud data modernes * Data warehouse analytique * Outils ELT/ETL, transformation analytics et CI/CD * Solutions BI et catalogage data * Environnement collaboratif orienté produit data Pourquoi ce rôle est clé : * Position stratégique dans une organisation data-driven en construction * Forte autonomie et impact sur la trajectoire data globale * Rôle de leadership technique et organisationnel * Exposition transverse aux équipes métiers et direction * Environnement innovant, avec des sujets avancés data & IA