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🇪🇺 Europe – Télétravail

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📊 Ingénieur Analytics

👻 Score fantôme 24%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Alpaca

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201 - 500 employés

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API • Fintech • Crypto

Alpaca est une fintech qui propose une plateforme complète de courtage et de trading via une suite d’API. Ces API permettent aux développeurs et aux entreprises d’intégrer le trading algorithmique, le développement d’applications et l’investissement embarqué à leurs services. Alpaca propose des services tels que le trading d’actions américaines, d’ETF et de cryptomonnaies, avec des options de transactions dans la devise locale. L’entreprise est reconnue pour ses pratiques de cybersécurité et est membre de la FINRA et de la SIPC. Alpaca s’adresse idéalement aux startups fintech, aux courtiers-négociateurs (broker-dealers), aux hedge funds et à d’autres acteurs des services financiers qui souhaitent créer des applications et des plateformes de trading avancées, avec un minimum de frictions, grâce à leur Broker API bien documentée.

Description

• Concevoir, développer et maintenir des modèles de données évolutifs à l’aide de dbt et SQL pour le reporting financier et les indicateurs opérationnels. • Définir et faire respecter les bonnes pratiques en matière de modélisation des données, de développement, de tests et de monitoring. • Collaborer avec les équipes Finance, Opérations, Customer Success et Marketing afin de comprendre leurs besoins et de fournir des produits de données fiables. • Créer des modèles réutilisables pour intégrer les modèles de données aux outils de BI et aux processus de reverse ETL. • Promouvoir la gestion du changement, le contrôle de version, les code reviews et le monitoring des données au fil de l’évolution des produits et des données. • Piloter et mettre en œuvre la vision de la couche de transformation des données au sein de la data platform de l’entreprise. • Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, les Data Scientists et les utilisateurs métier.

🎯 Exigences

• Au moins 4 ans d’expérience en analytics engineering ou en data engineering, avec une forte spécialisation dans le « T » (transformation) de l’ELT. • Expérience avérée dans la gestion de produits de données de bout en bout, en appliquant les bonnes pratiques de l’analytics engineering et du data engineering afin de garantir la qualité et l’évolutivité des données ainsi que la robustesse des modèles de données. • À l’aise dans les environnements ambigus et dans la collaboration avec les parties prenantes pour définir les besoins ; capacité à prendre des responsabilités avec un minimum de supervision dans un environnement dynamique. • Expérience dans l’identification proactive et la mise en œuvre d’améliorations des performances des data warehouses et de l’efficacité des processus ETL. • Maîtrise experte de SQL et de dbt pour les requêtes complexes et les transformations de données. • Bonne maîtrise de Python pour les transformations allant au-delà de SQL. • Expérience pratique de l’optimisation des requêtes sur des systèmes OLTP et OLAP (par exemple Postgres, Iceberg). • Maîtrise de la modélisation d’une Semantic Layer (par exemple Cube, dbt Semantic Layer). • Expérience dans la gestion de workflows CI/CD et dans la définition de standards d’équipe pour le contrôle de version et les code reviews (par exemple Git). • Connaissance des environnements cloud (GCP ou AWS). • Une expérience des outils d’ingestion de données (par exemple Airbyte) et d’orchestration (par exemple Airflow) serait un plus. • Une expérience dans les opérations de courtage ou un intérêt marqué pour les marchés financiers et la modélisation de jeux de données financiers serait un plus.

🏖️ Avantages

• Rémunération attractive et stock-options • Complémentaire santé • Équipement initial pour le télétravail : 500 USD en versement unique • Allocation mensuelle : 150 USD par mois via une carte Brex