Analytics Engineer - Startup IT (H/F)

Résumé du poste
CDI
Bordeaux
Salaire : 40K à 50K €
Début : 31 mars 2025
Télétravail fréquent
Expérience : > 3 ans
Compétences & expertises
Contenu généré
Gestion de la documentation
Visualisation des données
Planification et organisation
Collaboration et travail d'équipe
Gestion de bases de données
+4

LeHibou
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

En tant qu’Analytics Engineer tu garantis la qualité, la fiabilité et la performance des
modèles de données pour optimiser la prise de décision métier. 🚀

Tes missions principales

👉 Refactoring et Optimisation des modèles existants

  • Migration vers une architecture plus claire et performante.

  • Maintien de la continuité avec les besoins métiers actuels.

👉 Modélisation des données :

  • Structuration des données selon une approche en layers (bronze, argent, or).

  • Application des bonnes pratiques de modélisation à la Kimball (modèle en étoile, schéma ERD, tables de faits/dimensions).

👉 Documentation et gouvernance :

  • Mise en place de standards clairs (nomenclature des modèles, définition des métriques).

  • Création de tests automatisés pour garantir la qualité et la cohérence des données.

👉 Collaboration étroite avec les équipes métier et Data Analyst :

  • Animation d’ateliers pour aligner la modélisation sur les besoins business.

  • Définition d’un vocabulaire commun et rigoureux pour les modèles analytiques.

👉 Diffusion des bonnes pratiques :

  • Formation des Data Analysts sur les outils et méthodologies (DBT, modélisation).

🛠️ Stack technique

✅ DBT (forte expertise demandée)
 ✅ AWS Quicksight
 ✅ AWS DMS
 ✅ AWS RDS (PostgreSQL)
 ✅ Airbyte


Profil recherché

Hard Skills

  • Expérience significative (3-5 ans min) en Analytics Engineering (ou metier Data)

  • Maîtrise avancée de DBT (implémentation, tests, documentation)

  • Excellente connaissance de PostgreSQL et des bases de données relationnelles

  • Expérience avec AWS Quicksight, DMS, RDS et Airbyte

  • Bonne compréhension des méthodologies Kimball (modélisation en étoile, schémas ERD, tables de faits/dimensions)

  • Sens du détail et rigueur dans la documentation et la gouvernance des données

  • Capacité à travailler en collaboration avec des profils métier (Data Analysts, Product Managers)

Soft Skills

  • Pédagogie et capacité à vulgariser des concepts techniques

  • Organisation et autonomie

  • Capacité à structurer et améliorer des processus existants

  • Proactivité et esprit d’équipe


Déroulement des entretiens

  • Un entretien RH

  • Un entretien avec ton futur manager

  • Un entretien avec un membre de la Direction

  • Des prises de référence

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