Ingénieur Analytics senior

🔥 il y a 23 heures

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

📊 Ingénieur Analytics

👻 Score fantôme 10%

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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Traffic Label Limited

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11 - 50 employés

Fondée en 2006

📣 Marketing

🤝 B2B

📱 Médias

Marketing • B2B • Media

Traffic Label Limited est une agence de marketing digital qui propose des stratégies numériques axées sur la performance et des services créatifs pour les marques, se spécialisant dans le SEO, le marketing affilié, et les campagnes orientées sur la conversion. Fondée en 2006, l'entreprise regroupe des marketeurs, développeurs et créatifs pour servir des centaines de clients globaux en mettant l'accent sur les résultats mesurables, la collaboration et l'apprentissage continu. Ils opèrent avec une équipe distribuée à travers plusieurs emplacements, recrutent pour une variété de rôles en marketing et produit, et mettent l'accent sur une culture de confiance, de curiosité et de croissance.

Description

• Piloter l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion et de la transformation à la modélisation, l’analyse et la création de rapports • Concevoir, développer et maintenir des pipelines fiables intégrant des données externes dans l’entrepôt de données cloud • Développer, tester, documenter et maintenir des modèles de données évolutifs • Transformer des jeux de données complexes en tableaux de bord, rapports et informations exploitables pour l’activité • Garantir l’intégrité et la fiabilité des données, des systèmes sources jusqu’aux rapports finaux • Appliquer les pratiques de gestion de versions, de revues de code, de tests automatisés, de CI/CD et de déploiements maîtrisés • Exploiter des agents de code dotés d’IA tout en restant responsable de la qualité du code et de son aptitude à être déployé en production • Collaborer avec les parties prenantes métier afin de traduire des besoins ambigus en solutions techniques • Communiquer les priorités, les compromis et les recommandations • Optimiser les workflows de données, les performances des systèmes et la fiabilité globale de la plateforme de données • Prendre en charge de manière autonome les besoins métier, de leur définition jusqu’au déploiement en production • Être rattaché au CTO au sein de l’équipe Data Platform

🎯 Exigences

• Au moins 5 ans d’expérience dans le développement de pipelines et de modèles de données au sein d’environnements data cloud modernes • Maîtrise avancée de SQL et expertise solide en modélisation des données • Solides compétences en programmation Python pour l’ingestion de données, l’automatisation et le développement de pipelines • Expérience pratique des outils d’orchestration de workflows et des pipelines de données planifiés • Expérience dans la création de tableaux de bord, de rapports et de solutions analytiques avec des outils de BI modernes • Très bonne compréhension de Git, des revues de code, des tests automatisés et des pipelines CI/CD • Expérience pratique de l’utilisation d’agents de code dotés d’IA et de la validation des résultats générés par l’IA • Capacité à gérer de manière autonome des projets, de la collecte des besoins jusqu’au déploiement en production • Solides aptitudes à résoudre les problèmes et grande attention aux détails • Excellentes capacités de communication avec des interlocuteurs techniques et non techniques • Atout : expérience en Infrastructure as Code et en gestion d’infrastructures cloud • Atout : connaissances en résolution d’identités et en Master Data Management • Atout : compréhension de la gouvernance des données, de la gestion des données personnelles (PII) et du data masking • Atout : expérience dans l’optimisation des performances d’entrepôts de données cloud et la maîtrise des coûts d’infrastructure

🏖️ Avantages

• Travail à fort impact sur des projets data porteurs de sens • Technologies cloud modernes, outils modernes de data engineering et solutions de développement assistées par l’IA • Autonomie et responsabilités pour cadrer, développer et livrer des solutions de manière indépendante • Environnement d’équipe collaboratif, bienveillant et porté sur la technique • Développement professionnel grâce à des projets stimulants, à l’apprentissage continu et à l’utilisation de technologies en constante évolution • Environnement privilégiant le clean code, la fiabilité des données, des processus de livraison structurés et l’amélioration continue