Data Engineer, AI & Analytics

🕒 il y a 3 jours

🌐 Espagne, États-Unis – Distant

🇪🇸 Espagne – Télétravail 🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 16%

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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Power Digital Marketing est une entreprise de marketing de croissance techno-activée qui opère à l'intersection des données, de la technologie et de l'intelligence humaine pour rendre le profit prévisible. La société offre une gamme complète de services de marketing digital, incluant la consultation stratégique, les campagnes créatives, l'intelligence des données, la planification média et plus encore pour dynamiser chaque phase du parcours client. Power Digital Marketing se concentre sur la délivrance d'un impact commercial via la transparence, des stratégies basées sur les données et des technologies avancées, aidant les marques à atteindre une croissance soutenue et un avantage compétitif dans un marché hyper-concurrentiel.

Description

• Design, build, and maintain the core data foundation, including ingestion, modeling, and data marts • Build resilient ingestion for ad-platform API changes, deprecated fields, rate limits, and retroactive conversion restatements • Model spend, impressions, conversions, and revenue across Meta, Google, TikTok, Amazon, LinkedIn, and Microsoft • Build customer-level joins across Shopify, Klaviyo, GA4, and client CRMs • Contribute to client-bespoke modeling, custom logic, overrides, and client-specific marts • Build semantic layers and metric definitions for consistent AI-generated SQL answers • Use AI-agentic workflows and AI coding tools to accelerate development and build intelligent data infrastructure • Document effective AI-agentic development patterns for team adoption • Collaborate with nova product and engineering, AI/innovation, Client Service, BI, Tagging & Tracking, Data Ops, and client teams • Monitor and resolve data quality issues • Optimize pipelines for cost and performance across a multi-client warehouse • Deliver production-ready datasets and pipelines supporting AI, product, client, agency, BI, and internal consumers • Meet KPIs for development speed, data quality, pipeline reliability, client request throughput, and cross-functional enablement

🎯 Exigences

• Proficiency in spoken and written English at an advanced level • 3+ years in data or analytics engineering • 1+ years owning a dbt project of meaningful size in production • Advanced proficiency in Python and SQL • Deep expertise in dbt, including incremental strategies, Jinja, macros, packages, tests, snapshots, source freshness, exposures, DAG management, and materializations • Strong command of Snowflake and the surrounding cloud data stack • Experience modeling in a multi-tenant environment • Working knowledge of marketing and advertising datasets, including UTMs and attribution windows • Experience designing and managing end-to-end data lifecycles from ingestion to serving • Familiarity with cloud-native infrastructure, specifically GCP • Familiarity with infrastructure-as-code principles • Experience using AI-agentic development workflows and tools such as Cursor, Claude Code, and GitHub Copilot • Ability to architect AI-ready data models, including feature stores and semantic layers • Experience with Git and CI/CD best practices • Experience with automated testing • Comfortable shipping iteratively and refining data products based on live feedback

🏖️ Avantages

• Equal Opportunity Employer • Diversity and inclusion-focused workplace • AI-agentic development workflows as part of the role • Opportunity to work on AI, product, client, and agency initiatives • Autonomy and professional growth through ownership of foundational data systems