Analytics Engineer Confirmé (H/F)
Latécoère
- Toulouse
- CDI
- Temps-plein
- Exécution et création de tâches et de workflows d'ingénierie de données dans le cadre d'un projet de données :
- Traduire et décomposer les demandes de fonctionnalités provenant des garants métiers en données techniques et workflows analytiques.
- Exécuter des tâches et des workflows d'ingénierie de données techniques tels que : conception et mise en œuvre de pipelines de données, structuration des données, surveillance de l'état du pipeline, extraction de données.
- Opérer selon la méthodologie Agile PM et le cadre de gouvernance des données avec des points de contact réguliers avec les garants métiers et les utilisateurs finaux.
- Mise en œuvre et suivi de la gouvernance des données :
- Créer des pipelines et des ensembles de données conformes aux exigences de gouvernance des données, incluant les zones de qualité des données, les tests de surveillance de l'état et la classification des données.
- Collaborer avec les Data Stewards pour concevoir la structure de la base de données et les pipelines nécessaire à la création des flux de la donnée brute à la donnée Gold.
- Identifier activement les problèmes et les risques en matière de gouvernance des données.
- Compréhension des problèmes métiers et création de valeur :
- Collaborer avec les acteurs métiers des différents domaines pour comprendre leurs principaux problèmes clés et comment les solutions basées sur les données peuvent leur apporter une valeur ajoutée.
- Effectuer le cadrage des projets pour évaluer la valeur et la faisabilité.
- Déployer des projets/produits de données, mesurer la valeur, collecter de nouvelles demandes de fonctionnalités et supprimer les bloqueurs à l'extraction de valeur.
- Mentorat et transfert de connaissances :
- Encadrer un membre junior de l'équipe de données
- Démontrer aux collaborateurs de l'entreprise les concepts de données, les méthodes d'analyse, ainsi que la valeur qu'ils peuvent apporter.
- Accompagner des profils métiers de type « analyse de données » dans le déploiement d'une plateforme de libre-service de la donnée.
- Méthodes d'ingénierie des données
- Modélisation des données
- Structure des données
- Pipelines de données
- Surveillance de la santé des données
- Architecture des données
- Extraction de données
- Langages de programmation (ou équivalent)
- Python/PySpark
- SQL
- Java/Scala
- Outils de données et d'analyse :
- Databricks (en tant que profil Analyste de données)
- PowerBI (en tant que profil développeur)
- Connaissance d'Agile PM / Scrum / Kanban (en tant que profil développeur)
- Connaissance des bases de la gouvernance et de la sécurité des données.
- Expérience dans la création de méthodes et/ou d'outils d'un point de vue « métier ».