Analytics Engineer
EspritekE-commercePubliée il y a 3 semaines
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 26 octobre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 162 missions data engineer sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 522 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Scala (27 missions), Airflow (69 missions), dbt (90 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d’une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d’un grand acteur international du retail.
L’équipe a pour objectif d’exploiter la donnée afin d’améliorer l’efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions.
Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering.
Vos principales responsabilités :
Environnement technique :
AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.
Vos responsabilités
- Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ;
- Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ;
- Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d’usage ;
- Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ;
- Garantir la qualité des données exposées ;
- Participer aux choix techniques et à l’évolution de la stack Data ;
- Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ;
- Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering.
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Databricks
- dbt
- Airflow
- SQL
- Python
- Scala
- Git
Appréciées
- CI/CD