Analytics Engineer - People (f/m/d)

Publiée le 22/07/2026

Mission

Analytics Engineer - People (F/H)

Dans le cadre d'une création de poste, nous recrutons un• e Analytics Engineer, basé• e au choix à Lille ou à Paris.

Vos responsabilités

En tant qu'Analytics Engineer, vous aurez l'opportunité de :

• Collaborer étroitement avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts afin d'identifier les opportunités d'amélioration des datasets et des pipelines existants.
• Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation et de nettoyage de données qui alimentent les dashboards, les modèles d'IA et les analyses.
• Participer à la construction d'une infrastructure moderne, robuste et optimale pour l'ingestion et la transformation des données (ETL/ELT) provenant de sources multiples.
• Garantir la qualité et la fiabilité des flux de données en concevant et en implémentant des processus d'amélioration continue.
• Contribuer à l'évolution de notre stack technique et veiller à la gouvernance des données exposées.
• Faire évoluer les datasets existants pour répondre à une plus grande variété de cas d'usage métiers.
• Modéliser des couches sémantiques et des datasets robustes, fiables et pertinents.
• Animer la communauté en contribuant activement aux partages de connaissances entre Analytics Engineers et Data Engineers.
• Accompagner la montée en compétences de l'équipe (coaching, mentorat) et participer aux futurs recrutements.

Votre profil

Ce dont vous aurez besoin pour réussir :

• Expérience : Vous justify d'au moins 2 ans d'expérience comme Analytics Engineer ou Data Engineer, OU de 4 ans en tant que Data Analyst avec une forte composante Data Engineering.
• Compétences techniques clés :
• De solides compétences en modélisation dimensionnelle.
• Une maîtrise indispensable de Python et SQL.
• Une expérience significative dans la mise en œuvre de pipelines de transformation avec dbt.
• Une bonne maîtrise des environnements Cloud (ex : AWS, SageMaker) et des plateformes de données comme Databricks.
• Une aisance avec les outils de développement standards : Git, GitHub, CI/CD, VSCode/PyCharm, Terminal.
• De bonnes connaissances ou une première expérience avec Kafka et Airflow.
• Soft Skills :