Analytics Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 13 jours

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Ingénieur Analytics

👻 Score fantôme 25%

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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1 - 10 employés

🤖 Intelligence artificielle

📱 Médias

💰 €19 000 000 Series A en 2023-06

Artificial Intelligence • Media

Laboratoire de recherche. Nous repoussons les frontières de la génération vocale. Nous menons des travaux de recherche et déployons des méthodes inédites en Voice AI afin de rendre les contenus agréables dans toutes les langues et toutes les voix, au bénéfice de nouveaux publics et spectateurs.

Description

• Own the transformation layer between raw data and business decisions • Model company data in dbt • Define certified metrics used across the company • Set standards for analysts and data scientists • Drive implementation of a world-class metric layer, including modelling conventions, project structure, testing, CI, and documentation • Design and maintain the certified KPI layer for product, finance, and company-wide topics • Build KPI models robust enough to withstand audit scrutiny • Partner with Data Engineering on evolving the data warehouse architecture • Partner with stakeholders to turn ambiguous questions into trusted, reusable data products • Serve data through AI agents where applicable

🎯 Exigences

• Demonstrated experience building and scaling a dbt project and metrics layer, ideally as one of the first analytics engineers on a growing team • Expert knowledge of dbt and advanced SQL • Strong grasp of dimensional modelling, grain, and incremental patterns • Proficiency with BigQuery or a similar data warehouse • Proficiency with Python • Proficiency with BI tools such as Looker • Rigour around data quality, including testing, documentation, and reconciliation • Ability to understand varied stakeholder requirements, push back where needed, and translate them into generalised, well-documented models • Ability to operate in CET / ET timezones • Required experience with dbt project and metrics layer implementation • Bonus: experience modelling billing, subscription and ARR data using Stripe or Salesforce • Bonus: experience modelling product event data at scale • Bonus: experience serving data to LLM-based agents or building semantic / metrics layers consumed by AI tools • Bonus: experience with Slim CI, data contracts, PII policy tags, and infrastructure-as-code for warehouse access

🏖️ Avantages

• Annual discretionary professional development stipend • Annual discretionary stipend for meeting colleagues • Annual company offsite • Monthly co-working stipend if not located near a main hub • Remote-first work arrangement • Option to work from offices in London, Warsaw, Dublin, or New York