Analytics Engineer

Résumé du poste
CDI
Saint-Herblain
Salaire : 45K à 55K €
Début : 21 octobre 2024
Télétravail total
Expérience : > 4 ans
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Contenu généré
Travail d'équipe
Aptitudes techniques
Gestion de la qualité
Outils d'automatisation
Efficacité opérationnelle
+11
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Faites le grand saut dans une aventure passionnante et innovante !

Nous sommes aujourd'hui à la recherche d'un Analytics Engineer pour 

Peut-être que cette annonce est faite pour toi ?

👥 L’équipe :

L’équipe Analytics chez Smartway est actuellement composée de sept membres (manager inclus) répartis en 3 domaines de compétences et périmètre de mission distincts mais complémentaires :

  • Analytics engineering (2 membres) : gestion du catalogue et des pipelines de transformation de la donnée afin de permettre de répondre aux besoins analytiques, produits et data science en collaboration étroite avec l’équipe de data engineering.
  • Business Analytics (3 membres) : valorisation de la donnée pour les équipes business (marketing, sales, success & delivery) via la création de dashboard, la réalisation d’études ad hoc et formation des collaborateurs  
  • Product Analytics (1 membre) : valorisation de la donnée pour les squads produits afin de mesurer l’impact des solutions, d’identifier et de prioriser les nouveaux product features.

🏗 Les outils/ logiciels utilisés :

  • DBT
  • Snowflake
  • Dagster
  • Github
  • Docker
  • Tableau

🚀 Tout un programme !

En tant que Analytics Engineer chez Smartway, les principales missions seront :

  • Mise en place des pipelines de transformation de données l'onboarding (onboarding de nouveaux clients sur nos solutions, ingestion de nouvelles sources de données, mise en place de nouvelles features) ;
  • Traduire les besoins business et produits dans un catalogue de données exhaustif, organisé et documenté (curated layer et semantic layer) avec notamment une étroite collaboration avec les business analystes et le product analyst pour assurer une autonomie optimale dans leurs missions respectives ;
  • Collaboration étroite avec les data engineers pour maintenir la data stack à son meilleur niveau et la faire évoluer en fonction des besoins métiers et data ;
  • Amélioration des performances des pipelines et de l’orchestration (gestion du ‘temps-réel’, de la problématique des timezones et des problématiques de scalabilité) ;
  • Identification de problèmes structurels dans les modèles de données issues des solutions internes (produits ou outils tiers, ex : CRM, ERP) et collaboration avec le data producer pour la mise en place de solution de long terme (data contract) ;
  • Gestion de la qualité de la donnée et mise en oeuvre de nouvelles solutions et méthodes dans cet objectif ;
  • Participation à l’amélioration continue de dashboards existants via l’enrichissement et/ou l’optimisation des modèles de données et création de dashboards impactants.

Informations en plus :

  • Les bureaux sont situés à Saint-Herblain mais le poste est ouvert aux candidatx souhaitant faire du télétravail total, partiel ou occasionnel ou souhaitant faire du présentiel. Il est néanmoins important de noter que la grande majorité des membres de l’équipe sont en full remote. Trois membres seulement sont en présentiel une à deux fois par semaine maximum.


Profil recherché

  • Formation école d’ingénieur dans le domaine de la data / analytics. Les profils en reconversion sont les bienvenus mais avec un bagage technique robuste
  • A minima 2 ans d’expérience dans une position similaire (Analytics Engineer, Data Analyst Full-stack, BI engineer) de préférence dans une start-up ou scale-up.

🥳Profil recherché & Etat d’esprit 🧠 :

Savoirs-faire techniques :

  • Très bonne maîtrise de SQL dans le cadre de transformations complexes (une expérience avec DBT est un plus indéniable) ;
  • Expérience sur un data warehouse cloud ;
  • Expérience sur un outil de Data Viz (Tableau, Looker, Power BI …) ;
  • Bonne connaissance des concept d’orchestration, de leurs mises en pratique et première expérience dans l’utilisation d’outil d’orchestration moderne ;
  • Bonne connaissance des concepts de data quality et de leur mise en pratique ;
  • Développement collaboratif via la maîtrise de Git ;
  • Maîtrise de l’environnement local de développement (Docker, VSCode …) ;
  • Connaissance des outils de CI (Github action).

Savoirs-faire opérationnels :

  • Capacité à structurer un projet avec un sens du détail équilibré 
  • Capacité d’abstraction et de conceptualisation ;
  • Proactivité et état d’esprit orienté amélioration continue.

Qualités requises :

  • Très bonne compréhension des enjeux métier / business impliquant le traitement des données de bout en bout en contexte décisionnel ;
  • Maîtrise de la langue anglaise (veille, documentation, collaboration avec des interlocuteurs internationaux internes et externes) : B2/C1 ;
  • Team player dans l’âme.

C'est avant ta personnalité qui fera la différence !

 

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