Analytics Engineer Senior (H/F)

1. Modélisation, Transformation & SQL Avancé

• Concevoir et développer des pipelines de transformation complexes via dbt et un SQL avancé (Window functions, CTE récursives, UDFs).

• Appliquer les meilleures pratiques de modélisation (Star Schema, OBT, Data Vault) adaptées aux volumes et à la vélocité des données logistiques.

• Performance Tuning & Cost Awareness : Monitorer et optimiser les coûts de calcul sur Snowflake. Identifier les requêtes inefficaces, ajuster les stratégies de matérialisation et garantir un usage responsable des ressources (FinOps mindset).

2. Orchestration et Écosystème AWS

• Garantir l'intégration et le bon fonctionnement des briques logicielles de la Modern Data Stack (MDS) dans le Cloud AWS :

  • Orchestration : Piloter et superviser les flux de transformation via AWS Step Functions.

  • Environnement AWS : Interagir avec les services de l'écosystème (S3 pour le stockage, Lambda pour les triggers, EventBridge pour la planification).

  • Monitoring & Observabilité : Mettre en place des tests dbt avancés et des outils de suivi de la qualité des données (Data Quality).

• Documenter le catalogue de données pour assurer la "Data Discovery" auprès des utilisateurs finaux.

3. Software Engineering & Déploiement

• Appliquer les standards du développement logiciel à la data : versioning via Git, revues de code rigoureuses et gestion des permissions (IAM).

• Contribuer activement à l'amélioration des pipelines de CI/CD (AWS CodePipeline ou similaire) pour sécuriser les déploiements en production.

• Assurer la maintenance évolutive des modèles face aux évolutions rapides des processus métiers du transport.

4. Collaboration & Mentorat

• Travailler en binôme avec les Data Engineers pour fluidifier l'ingestion des sources depuis le Data Lake (S3) jusqu’à Snowflake

• Accompagner les Product Owners et métiers dans la définition de leurs indicateurs clés (KPIs) et la compréhension de la donnée.

Expérience

• 3 à 6 ans d'expérience minimum sur un poste d'Analytics Engineer ou Data Engineer.

• Expérience avérée dans un environnement AWS et une culture approfondie de la Modern Data Stack.

Techniques

• SQL Avancé : Maîtrise totale des techniques d'optimisation de requêtes.

• Snowflake Expertise : Connaissance approfondie de l'architecture (Clustering, Query Profile, gestion des Warehouses).

• dbt (Expertise) : Utilisation avancée de Jinja, des macros et des packages dbt.

• Écosystème AWS : Maîtrise de AWS Step Functions et connaissance des services fondamentaux (S3, Lambda, IAM).

• Python : Maîtrise de Python fortement appréciée.

Soft skills

• Esprit critique : Capacité à remettre en question un modèle pour en améliorer la performance ou le coût.

• Sens business : Compréhension des enjeux de la chaîne logistique (flux, tracking, délais).

• Rigueur & Pédagogie : Capacité à promouvoir les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe.

Informations pratiques

• Localisation : Marseille, avec une présence hybride (1 à 2 jours par semaine sur site).

• Durée : Mission longue.

• Stack Technique principale : Snowflake, dbt, SQL, AWS (Step Functions, S3, EventBridge), Git.