Le poste Analytics Engineer
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Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Analytics Engineer pour structurer, industrialiser et fiabiliser les couches analytiques d’un socle data moderne basé sur Snowflake. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, proposerez des trajectoires d’évolution des modèles de données (médaillon, modularisation, refactoring des transformations) et guiderez leur mise en œuvre avec dbt et Snowflake. Vous serez responsable de la conception des modèles analytiques, de leur performance, de leur maintenabilité et de leur qualité, en intégrant des tests automatisés, de la documentation et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Data Engineering, BI et métiers pour garantir une cohérence entre ingestion, transformation et consommation des données. Vous participerez à l’optimisation des requêtes, à la structuration des vues métiers et à la mise en place de mécanismes de traçabilité et de versioning des modèles. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes sur les meilleures pratiques de modélisation analytics et d’usage avancé de Snowflake et dbt.
Profil recherché
Vous êtes un Analytics Engineer expérimenté avec une forte expertise sur Snowflake et dbt, ainsi qu’une excellente maîtrise du SQL et de la modélisation de données analytiques. Vous êtes à l’aise dans des contextes de transformation data, savez analyser des modèles existants et proposer des améliorations structurantes. Vous disposez d’excellentes capacités de communication, aimez collaborer avec des Data Engineers, Data Analysts et équipes métiers, et savez vulgariser des choix techniques. Une expérience en grands comptes ou sur des environnements analytiques à forte volumétrie est un atout.
Environnement de travail
Vous interviendrez auprès d’un client stratégique engagé dans un programme de modernisation de son socle data et d’industrialisation des couches analytiques sur Snowflake. Le cadre est structuré et implique des équipes Data, Cloud, DevOps et BI, avec des enjeux forts de qualité des données, de performance, de gouvernance et de fiabilité des modèles analytiques
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