Data Analytics / Engineer

Contexte
Nous accompagnons une entreprise technologique en forte croissance, spécialisée dans l’intelligence artificielle, qui développe des modèles, produits et solutions de pointe pour des usages professionnels à grande échelle.

Dans un environnement international, exigeant et très orienté innovation, l’équipe recherche un(e) Data / Analytics Engineer pour structurer, faire évoluer et fiabiliser l’infrastructure data. Le rôle est clé pour permettre aux équipes produit, science et business d’accéder rapidement à une donnée sécurisée, fiable et exploitable.

Mission
Le consultant interviendra sur la conception, l’optimisation et la maintenance de l’infrastructure data, avec une forte dimension scalabilité, qualité et performance.

Responsabilités

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables

• Mettre en place et améliorer les processus ETL et l’infrastructure analytics

• Automatiser les contrôles qualité et les processus de validation des données

• Collaborer avec des équipes transverses pour comprendre les besoins data et délivrer des solutions exploitables

• Travailler en proximité avec les équipes machine learning pour supporter les pipelines d’entraînement, de déploiement et les feature stores

• Optimiser le stockage, le traitement, la récupération et les requêtes de données avec un focus performance, scalabilité et maîtrise des coûts

• Définir et faire respecter les standards de gouvernance, de gestion des métadonnées et de traçabilité des données

• Garantir l’intégrité, la sécurité et la conformité des données

Profil recherché

• Formation supérieure en informatique, ingénierie, statistiques ou équivalent

• Minimum 3 ans d’expérience en data engineering, analytics engineering ou rôle similaire

• Très bonne maîtrise de Python et SQL

• Expérience significative avec dbt

• Solide expérience sur au moins un cloud provider : AWS, GCP ou Azure

• Bonne connaissance de solutions de data warehousing comme Snowflake, BigQuery, Redshift ou ClickHouse

• Fortes capacités d’analyse et de résolution de problèmes

• Capacité à vulgariser des sujets data complexes auprès d’interlocuteurs techniques et non techniques

Compétences appréciées

• Expérience des pipelines machine learning, du MLOps et de la feature engineering

• Connaissance de Docker et Kubernetes

• Familiarité avec les pratiques DevOps, les pipelines CI/CD et l’infrastructure as code, notamment Terraform

• Expérience dans la construction de plateformes data self-service pour des usages analytics et IA

Environnement technique

• Python

• SQL

• dbt

• AWS / GCP / Azure

• Snowflake / BigQuery / Redshift / ClickHouse

• Docker

• Kubernetes

• Terraform

• CI/CD

Points forts du poste

• Environnement innovant et à fort niveau d’exigence

• Sujets data au cœur de produits IA avancés

• Forte exposition à des problématiques de scalabilité, qualité de donnée et industrialisation

• Collaboration étroite avec des équipes produit, data, ML et business