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Data Engineer avec compétence sur la stack technique Hadoop, Python, Spark/PySpark, Cloudera Expérimenté 3 à 5 années d'expérience sur des activités similaires ... ... .. ... ... .. .. ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... .. ... ... .. ..... ... ... ... ... .. ... ... .. .. ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... .. ... ... .. ..... ... ... ... ... .. ... ... .. .. ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... .. ... ... .. ..... ... ... ... ... .. ... ... .. .. ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... .

Contexte du poste L’Analytics Engineer est chargé de délivrer des datasets modélisés pour un domaine métier afin d'accélérer les cas d’usage. Il en assure la qualité , la disponibilité , le suivi et l’ accessibilité , pour permettre aux utilisateurs d’exploiter efficacement les données (Self Service Analytics, analyses, modèles, dashboards). Missions principales 1. Délivrer les bonnes données, à temps Assurer le rafraîchissement fréquent et fiable des données pour soutenir la prise de décision. Garantir la stabilité et la fiabilité des datasets exposés. Corriger rapidement les données corrompues. Anticiper et planifier l’évolution des datasets. Déployer les évolutions avec un délai court mais soutenable. 2. User Centric Connaître les utilisateurs et comprendre leurs usages métiers. Collaborer avec les PM Analytics, Data Analysts, Data Scientists et BI Engineers. Automatiser puis industrialiser les datasets nécessaires aux use cases. Suivre et mesurer l’utilisation réelle des datasets. Définir et communiquer le niveau de confiance dans les données. Informer sur l’état et les éventuelles corruptions des datasets. 3. Playmaker / Team player Participer au recrutement et à l’onboarding des nouveaux membres. Contribuer à la communauté Data (partage d’expérience, ateliers, revues de code, pair programming). Collaborer avec les équipes Core Data Products pour fiabiliser les pipelines. Être force d’entraide et de transmission auprès des autres Analytics Engineers. 4. Better Way Améliorer en continu les pratiques de delivery data. Faire évoluer la stack et les outils. Être proactif sur l’amélioration des processus. Contribuer à la réduction de l’impact écologique et économique des solutions déployées. Compétences techniques : Data modeling dbt SQL Tests and expectations Git Airflow Python Spark Data Architecture Databricks Redshift Indicateurs de performance Fiabilité et fraîcheur des données exposées Temps de correction des anomalies Fréquence des déploiements et time to market des datasets Satisfaction et autonomie des utilisateurs Contribution à la communauté Data et aux rituels d’équipe