Job Vacancy Data Analytics Engineer – SQL & BigQuery

Qui sommes-nous ?

Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur !

CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée.

Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux.

Rejoignez-nous !

Nous recherchons un Data Analytics Engineer F/H capable de concevoir, structurer et exploiter des pipelines de données dans un environnement cloud moderne.

Ce que vous ferez :

Le rôle consiste à fiabiliser la donnée, construire les pipelines analytiques et produire des analyses exploitables pour les équipes métiers, en collaboration avec les équipes techniques et data.

Le poste se situe à l’intersection entre :

• data engineering

• data analytics

• data visualisation

Vos missions principales :

Data Engineering

• Concevoir et optimiser des pipelines de données dans BigQuery

• Gérer la modélisation et la structuration des données

• Garantir la qualité, cohérence et fiabilité des datasets

Data Analytics

• Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes

• Extraire et analyser des volumes importants de données

• Produire des analyses exploitables pour les équipes métier

Data Processing & scripting

• Utiliser Python et ses bibliothèques analytiques

  • Pandas

  • NumPy

  • PySpark

Data Visualisation

• Concevoir des dashboards interactifs

• Identifier et suivre les KPIs métier

• Utiliser :

  • Looker

  • Looker Studio

Data architecture

• Exploiter différents types de bases de données

  • PostgreSQL

  • MongoDB

  • autres bases relationnelles ou NoSQL

• Comprendre et appliquer les architectures modernes :

  • Data Lake

  • Data Warehouse

Cloud & DevOps

• Travailler dans des environnements cloud

  • Google Cloud Platform

  • Azure

• Mettre en place :

  • CI/CD avec GitLab CI

  • gestion du versionning avec Git

• Appliquer les principes DevOps pour améliorer les traitements data

Collaboration & méthodes

• Travailler en méthodologie agile

  • Scrum

  • Sprint planning

  • backlog refinement

• Collaborer avec :

  • équipes métiers

  • équipes data

  • équipes techniques