Rattaché au VP Engineering & Science, vous aurez pour mission de concevoir, implémenter et gérer des solutions de gestion et d'analyse de flux de données, tout en définissant et en déployant la stratégie d’analyse de données à l’échelle de l’entreprise. À ce titre, vos principales missions sont : 

Stratégie :
Élaborer et diriger la stratégie d’analyse de données de l’entreprise en
concertation avec les membres de l’équipe.
Proposer des architectures et orienter le choix des technologies adaptées aux divers projets analytiques de Luckycart.
Se tenir à jour des tendances et des nouvelles technologies dans le
domaine du data engineering et de l’analyse de données.
Collaborer avec les équipes pour intégrer des solutions analytiques
performantes.
 

Management :
Encadrer, organiser et motiver une équipe d’analystes de données et de Data Engineers.
Participer activement au recrutement, à la formation continue et
l’amélioration des compétences de l’équipe.
 

Analytics Engineer :
Concevoir et mettre en place des flux de données et des pipelines
d’analyse.
Maintenir l’architecture de données, les pipelines et les processus ELT.
Garantir la qualité des données et leur conformité aux normes en vigueur.
 

En résumé, vous serez responsable du développement et de l’encadrement de notre stack data, tant sur le plan technologique qu’organisationnel.

Votre profil :

• Bac +5
• École d’ingénieur ou grande école d’informatique
• Anglais courant
• Au moins 4 ans d’expérience en Analytics Engineer/Data Analyst avec au moins l’une des problématiques suivantes : le traitement de volumes de données très importants, la gestion de modèle de grande dimension, ou la gestion du temps réel.

Vos compétences : 

• Maîtriser un ou plusieurs langages structurés (Python, Javascript, Java, C/C++, Scala…).
• Maîtriser différents systèmes de base de données (SQL et NoSQL).
• Maîtriser au moins un framework de transformations de données (dbt, databricks….).
• Maîtriser au moins un outil de dataviz (Looker, Lightdash, Tableau, PowerBI….).
• Avoir une appétence pour les technologies utilisées dans le Big Data (Hadoop, Map Reduce, Spark, Kafka…).
• Avoir une expérience sur une plateforme Cloud (GCP, Azure, AWS,..).
• Être familier avec les concepts et algorithmes de statistiques, de data science, de deep learning et d’optimisation en général (recherche opérationnelle notamment).
• Avoir une bonne connaissance/expérience de méthodologies d’ingénierie informatique: contrôle des sources, tests unitaires, revue de code.
• Être curieux et avoir une forte capacité d’adaptation dans un environnement en mutation constante.
• Chercher constamment à élargir et approfondir ses connaissances notamment dans des domaines connexes à la data science, le e-commerce et la distribution.
• Partager les connaissances et compétences acquises avec les membres de l’équipe par des canaux officiels et informels.
• Démontrer la capacité à collaborer avec des personnes d’autres disciplines.
• Autonomie, organisation, bonne communication.