Analytics Engineer / Data Engineer

Ever"T — Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance — cherche un·e Ingénieur·e Data / Data Analyst pour rejoindre un Projet ambitieux de transformation et d'optimisation de la donnée client.

Le contexte

Tu intègres une équipe data expérimentée, déjà bien en place, pour raccrocher les wagons sur un programme stratégique centré sur la donnée client. Pas de page blanche ici : l'environnement est structuré, les outils sont en place, et les enjeux sont concrets. Ton rôle : renforcer la modélisation, simplifier les flux existants et faire monter la gouvernance d'un cran.

Ce sur quoi tu travailleras

• Modélisation et structuration des données client (segmentation, comportement, fidélité)

• Dashboarding et restitution de la donnée pour les métiers

• Contribution à des chantiers d'optimisation et de simplification des pipelines existants

• Mise en place et renforcement de la gouvernance de la donnée

• Exploration de cas d'usage autour des LLMs pour enrichir les couches analytiques

L'environnement technique

• Databricks, S3

• SQL, DBT

• Python / PySpark (Scala et Airflow en complément)

Modalités

• Démarrage : ASAP

• Localisation : Paris ou Lille

• Statut : Freelance

Pourquoi Ever"T ?

Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.

Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.

👉 www.ever-t.fr

Le profil recherché

• Expérience en Data Engineering et/ou Data Analyse sur des environnements cloud et big data

• Solide maîtrise de SQL et DBT, à l'aise avec Databricks

• Appétence pour la gouvernance, la qualité de la donnée et l'optimisation

• Curieux·se des sujets LLM appliqués à la donnée

• À l'aise dans une équipe déjà structurée, capable de monter en vitesse rapidement