Consultant Analytics Engineer

Crée en 2022, WHIZE est une filiale du groupe Neurones spécialisée dans :
Le développement de solutions sur mesure en architecture Serverless (Azure, AWS, GCP)
Le déploiement de solutions décisionnelles grâce à notre offre Data Intelligence

Chez WHIZE, nos collaborateurs sont notre ressource la plus précieuse et sont la clé du succès de nos projets pour nos clients. Notre politique RH se caractérise par une écoute attentive, une bienveillance constante et un suivi personnalisé, mettant ainsi en avant nos valeurs essentielles.

Vos missions :

En tant qu’Analytics Engineer, vous serez le maillon clé entre l’ingénierie des données et l’analyse métier. Votre rôle sera de transformer des données brutes en actifs analytiques fiables, documentés et facilement exploitables :

• Collaborer avec les Data Engineers pour intégrer et centraliser les données issues de multiples sources (bases SQL, API, ERP, CRM, fichiers plats…)

• Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes et optimisés pour l’analyse

• Construire et automatiser des pipelines de transformation (ETL/ELT) avec des outils modernes (dbt, Dataform, Airflow, etc.)

• Mettre en place des tests de qualité et de cohérence des données

• Documenter les jeux de données et assurer leur traçabilité

• Optimiser les performances des requêtes et des modèles pour réduire les temps de calcul

• Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et fournir des datasets prêts à l’emploi

• Participer à la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de versioning des données

• Contribuer à la veille technologique sur les outils et méthodes d’Analytics Engineering

Profil recherché :

• Expérience en Data Engineering, BI ou Analytics Engineering

• Solides compétences en SQL et en modélisation de données

• Expérience avec des outils de transformation de données (dbt, Dataform, Alteryx, Dataiku…)

• Connaissance des environnements cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse…)

• Sensibilité aux problématiques de qualité, fiabilité et gouvernance des données

• Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des profils techniques et métiers

• Esprit analytique, rigueur et autonomie