Nous recherchons un Analytics Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la centralisation et à la fiabilisation des données dans un environnement data-driven. Votre mission consistera à concevoir et maintenir des pipelines de données (Azure Data Factory, Databricks, Spark SQL) pour alimenter un datamart utilisé par les métiers via des outils self-BI (Power BI, BusinessObjects).

Vos missions principales :

Concevoir et développer des pipelines d’ingestion via Azure Data Factory, en assurant leur robustesse et leur évolutivité.
Transformer et optimiser les données en utilisant Spark SQL (Databricks) pour répondre aux besoins métiers.
Maintenir et améliorer les indicateurs de qualité des données, en garantissant leur cohérence et leur fiabilité.
Implémenter des tests unitaires pour sécuriser les pipelines et assurer la stabilité des solutions.
Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour affiner les besoins et proposer des améliorations continues.
Participer à la maintenance des outils de monitoring pour suivre les performances et la santé des applications.

Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant impacter directement la stratégie data d’une organisation en pleine transformation digitale.

Candidate profile

Nous cherchons un Analytics Engineer senior (8+ ans d’expérience) avec les compétences suivantes :

Compétences techniques obligatoires :

Maîtrise de Spark SQL pour la transformation et l’optimisation des données.
Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure :
- Azure Data Factory (conception et développement de pipelines).
- Databricks (développement, optimisation et maintenance des flux).
- Azure DevOps (CI/CD, gestion du code, revues de code).
Connaissance approfondie de Git et des pratiques DevOps (intégration continue, déploiement, automatisation).
Expérience en modélisation BI (Power BI, BusinessObjects) pour créer des datasets standardisés et exploitables par les métiers.
Capacité à développer des tests unitaires pour valider la fiabilité des pipelines.

Compétences complémentaires appréciées :

Connaissance basique de Scala (maintenance de pipelines existants).
Expérience dans la création de dashboards ou rapports pour les utilisateurs finaux.
Familiarité avec les outils de monitoring et de logging pour suivre les performances des applications.

Qualités humaines :

Rigueur et sens de la qualité : Attachement aux bonnes pratiques de développement et à la maintenabilité du code.
Esprit d’équipe et communication : Capacité à collaborer avec les équipes techniques et métiers, et à expliquer des concepts complexes de manière claire.
Force de proposition : Aptitude à identifier des axes d’amélioration et à les mettre en œuvre.
Adaptabilité : Capacité à évoluer dans un environnement dynamique et à apprendre rapidement de nouvelles technologies.

Working environment

Technologies et outils :

Cloud : Environnement Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps).
Langages : Spark SQL (principal), SQL, et Scala (maintenance).
BI : Power BI, BusinessObjects pour la modélisation et la restitution des données.
Méthodologies : Approche Agile, bonnes pratiques DevOps (CI/CD, revues de code, intégration continue).

Cadre de travail :

Une équipe dynamique et collaborative, composée de data engineers, data analysts et experts métiers.
Un environnement de travail flexible, avec la possibilité de télétravail partiel.
Des projets innovants et structurants, avec une vision claire de l’impact des données sur la stratégie de l’entreprise.
Des formations et opportunités d’évolution pour monter en compétences et se spécialiser.

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