Analytics Engineer / Data Engineer – Databricks & dbt

Dans le cadre du développement d’une plateforme digitale à grande échelle dans l’univers du retail, nous recherchons un(e) Analytics Engineer / Data Engineer expérimenté(e) pour rejoindre une équipe Data intervenant sur des problématiques à forts enjeux métiers et opérationnels.

La mission s’inscrit dans un environnement Data moderne et international, avec pour objectif de mettre à disposition des équipes digitales et métiers des données fiables, structurées, documentées et directement exploitables.

Le poste se situe à la croisée de l’Analytics Engineering et du Data Engineering, avec une forte dimension de transformation, modélisation et industrialisation de la donnée.

Vos principales missions

Vous serez notamment amené(e) à :

• Concevoir, automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant dashboards, analyses et modèles d’IA ;

• Développer et maintenir des pipelines de transformation avec dbt ;

• Exploiter et optimiser les traitements Data au sein d’un environnement Databricks ;

• Construire et faire évoluer la semantic layer sur différents domaines métiers, notamment autour de la supply chain et de la production ;

• Concevoir des datasets robustes, performants et adaptés à des cas d’usage variés ;

• Maintenir, optimiser et, lorsque nécessaire, repenser les datasets et pipelines existants ;

• Garantir la qualité, la documentation, la gouvernance et la traçabilité des données exposées ;

• Optimiser les performances des traitements et infrastructures Data ;

• Participer aux réflexions et choix concernant l’évolution de la stack technique ;

• Contribuer aux bonnes pratiques et au partage de connaissances au sein des communautés Analytics Engineering et Data Engineering.

Environnement technique

Data Platform : AWS, Databricks, AWS Glue, S3
Data Modeling & Transformation : dbt
Programmation : SQL, Python, Scala
Orchestration : Airflow
Data Quality : Great Expectations
Software Delivery : Git, GitHub, Make, CI/CD
Écosystème complémentaire : Spark, Tableau

Une expérience concrète et significative sur Databricks ET dbt est obligatoire pour cette mission.

Vous êtes notamment capable de :

• Travailler de manière autonome sur Databricks et comprendre les enjeux de performance et d’optimisation associés ;

• Concevoir, industrialiser et maintenir des transformations et modèles de données avec dbt ;

• Maîtriser SQL et/ou Python dans un contexte Data ;

• Concevoir des modèles de données selon des approches telles que Kimball, Data Vault ou OBT ;

• Évoluer dans un environnement Cloud, idéalement AWS ;

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement : Git, GitHub et CI/CD ;

• Comprendre les enjeux de data lineage, data governance, qualité et documentation de la donnée.

Vous êtes à l’aise dans un environnement international et disposez d’un bon niveau d’anglais professionnel.

Au-delà de la technique, vous appréciez les environnements collaboratifs et agiles (Scrum / Kanban) et faites preuve d’autonomie, de rigueur et d’un réel souci de la qualité des données délivrées.

Les plus

Une expérience complémentaire avec Spark, Airflow ou Tableau sera appréciée.

Une bonne connaissance de la Modern Data Stack ainsi qu’une curiosité pour des technologies émergentes telles que Polars, DuckDB, Malloy ou MetricFlow constituent également un plus.

Pourquoi rejoindre cette mission ?

Cette mission offre l’opportunité d’intervenir sur des problématiques Data à grande échelle, au croisement de l’Analytics Engineering, du Data Engineering et de l’IA.

Vous rejoindrez un environnement technique moderne et international, avec des enjeux concrets d’industrialisation, de performance et de qualité de la donnée, tout en ayant la possibilité de contribuer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques Data.

Point d’attention pour les candidatures : une expérience avérée sur Databricks et dbt est indispensable.