Contractor job Analytics Engineer Confirmé – Databricks / dbt / Airflow / AWS

Ile-de-France

CHOURAK CONSULTING

Published on 26/10/2026

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Nous recherchons un Analytics Engineer confirmé pour renforcer une équipe Data et intervenir sur des projets de transformation et d'industrialisation des données.

Vous contribuerez à la conception de pipelines performants, à la modélisation des données et à l'évolution d'une plateforme Data moderne.

Missions principales

Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de transformation de données.
Développer et optimiser les modèles de données avec dbt.
Construire et faire évoluer la couche sémantique.
Orchestrer les traitements avec Apache Airflow.
Maintenir et optimiser les pipelines et datasets existants.
Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données.
Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement.
Collaborer avec les équipes Data Engineering et les équipes métiers.

Environnement technique

Stack principale :

Databricks / PySpark
dbt
Apache Airflow
Python / SQL
AWS (S3, Glue)
Git / GitHub / CI/CD

Compétences complémentaires :

Scala / Spark
Great Expectations
Modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault, OBT)
Data Lineage / Data Governance

Candidate profile

Profil recherché

3 ans d'expérience minimum en Analytics Engineering ou Data Engineering.
Expertise confirmée sur dbt et Apache Airflow.
Bonne maîtrise de Databricks / PySpark.
Solides compétences en SQL et Python.
Expérience significative sur un environnement Cloud, idéalement AWS.
Bonne maîtrise des méthodes de modélisation de données.
Connaissance des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation.
Anglais professionnel requis.
Autonomie, rigueur et capacité à travailler en environnement Agile.

Working environment

Vous intégrerez une équipe Data pluridisciplinaire évoluant dans un environnement Cloud moderne. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des Analytics Engineers, Data Engineers et équipes métiers sur des problématiques de modélisation, de transformation et de valorisation des données. L'équipe privilégie les bonnes pratiques d'ingénierie, l'automatisation, la qualité des données et le travail collaboratif en mode Agile.

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