Analytics Engineer

Mission longue chez un grand acteur de l'énergie.

Missions, Rôles et responsabilités

Le poste couvrira notamment les sujets suivants :

• Prendre en charge une prestation d’Analytics Engineer senior, avec une approche full‑stack data sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

• Mettre en place l’ingestion et le piping des données, notamment avec Talend et Spark.

• Réaliser la transformation, la modélisation et la préparation des données via Python et SQL avancé.

• Garantir la qualité des données en définissant des règles métier, en mettant en œuvre des contrôles et en pilotant la remédiation.

• Produire la restitution analytique, au travers d’une webapp Dataiku et de tableaux de bord Power BI.

• Utiliser Dataiku DSS comme socle de delivery pour industrialiser et fiabiliser les livrables.

• Interagir directement avec les équipes métiers afin de traduire les besoins en modèles de données exploitables.

• Contribuer aux sujets de stratégie produit IA et d’orientation des solutions analytiques.

Compétences requises

Les compétences suivantes sont particulièrement importantes pour réussir dans ce rôle :

• Maîtrise de Dataiku (dont Dataiku DSS) pour construire, orchestrer et livrer des solutions data de bout en bout.

• Expérience confirmée sur Talend pour l’ingestion et l’intégration de données.

• Très bon niveau en Python pour la transformation et l’automatisation des traitements.

• Expertise en SQL avancé pour la modélisation, l’optimisation des requêtes et la structuration des jeux de données.

• Capacité à réaliser la restitution analytique et le reporting avec Power BI.

• Compréhension et mise en pratique de la stratégie produit IA, en lien avec les cas d’usage et les attentes métiers.

Profil recherché

Nous recherchons un profil senior, freelance, capable d’allier expertise technique et proximité métier :

• Analytics Engineer full‑stack data, à l’aise sur l’ingestion, la transformation/modélisation, la qualité et la restitution.

• Habitué à travailler en autonomie avec Dataiku DSS comme plateforme centrale de delivery.

• Capable de dialoguer en direct avec les métiers pour cadrer les besoins et les convertir en modèles de données exploitables.

• Sensibilité aux enjeux de stratégie produit IA pour orienter les choix et la valeur des livrables.

• La connaissance d’un framework d’architecture constitue un atout apprécié.